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현재 활성 kit과 stage 산출물을 읽어 다음에 실행할 명령을 추천한다. 트리거: "dalykit:next", "다음 단계", "다음에 뭐해?".
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현재 활성 kit과 stage 산출물을 읽어 다음에 실행할 명령을 추천한다. 트리거: "dalykit:next", "다음 단계", "다음에 뭐해?".
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | next |
| description | 현재 활성 kit과 stage 산출물을 읽어 다음에 실행할 명령을 추천한다. 트리거: "dalykit:next", "다음 단계", "다음에 뭐해?". |
| user_invocable | true |
active.json,data/raw/,domain.md, 각 stage 산출물을 읽어 다음 명령 1개를 추천한다.
dalykit:next
dalykit/config/active.json과 dalykit/kits/가 있으면 그것을 기준으로 판단한다dalykit:init을 먼저 실행하라고 안내한다dalykit/config/active.json 또는 dalykit/kits/가 없으면:
dalykit:initdalykit/data/raw/에 CSV 또는 Excel 파일이 없으면:
dalykit/data/raw/에 파일 배치active.json.raw_data가 비어 있거나 domain.md 구조화 정보가 대부분 비어 있으면:
dalykit:domaineda/eda_results.json 존재 + eda 미완료 → dalykit:eda reportclean/clean_results.json 또는 clean/cleaned.csv 존재 + clean 미완료 → dalykit:clean reportfeature/feature_results.json 또는 feature/featured.csv 존재 + feature 미완료 → dalykit:feature reportmodel/model_results.json 존재 + model 미완료 → dalykit:ml report파이프라인 순서:
eda → clean → stat → feature → ml → ml report
dalykit:edaeda만 완료면 → dalykit:cleanclean까지 완료면 → dalykit:statstat까지 완료면 → dalykit:featurefeature까지 완료면 → dalykit:mlmodel까지 완료면:
dalykit:kit new {stage} 또는 dalykit:progress아래 형식으로 간결하게 출력한다.
현재 kit: k1
완료 단계: eda, clean
다음 추천: dalykit:stat
이유: clean까지 완료되었고 stat이 아직 실행되지 않았습니다.
next는 파일을 생성하지 않는다stages_completed를 직접 수정하지 않는다탐색적 데이터 분석 자동화. raw 데이터를 읽고 EDA 노트북과 결과 파일을 생성한다. 트리거: "dalykit:eda", "EDA 해줘", "데이터 탐색".
데이터 전처리 파이프라인. 결측값, 중복, 이상치, 타입 변환을 처리하는 노트북을 생성한다. 트리거: "dalykit:clean", "전처리", "결측값 처리".
피처 엔지니어링. 전처리된 데이터에서 인코딩, 스케일링, 파생 변수 생성, 피처 선택을 수행하는 노트북을 생성한다. 트리거: "dalykit:feature", "피처 엔지니어링".
통계 분석 및 가설 검정. 적합한 검정을 선택해 .py 스크립트를 생성하고 실행한다. 트리거: "dalykit:stat", "통계 분석", "가설 검정".
DalyKit 분석 환경 점검 및 의존성 설치. 트리거: "dalykit:doctor", "dalykit:doctor install", "환경 점검", "의존성 설치".
domain.md 구조화. 사용자가 자유롭게 작성한 도메인 정보를 Claude가 후속 스킬에서 참조하기 좋은 구조로 정리한다. 트리거: "dalykit:domain", "도메인 파일 작성", "도메인 정보 정리".