tykimos

체스를 OntoAir에 시각화하는 통합 워크플로우 오케스트레이터. chess-ontology-architect, chess-position-curator, ontoair-parser-engineer, ontoair-ui-engineer, ontoair-qa로 구성된 5인 팀을 TeamCreate로 띄워 (1)schema 설계 → (2)position TTL 작성 → (3)GRID/filter/focus 3개 generic 기능 추가 → (4)통합 검증을 phase로 진행. '체스 온톨로지 시각화', '체스 ontoair', 'chess RDF' 같은 요청 시 사용.

체스 도메인을 RDF/OWL로 표현하는 스키마 설계 패턴. Piece 계층, Square, TacticalPattern 노드 모델링, 핵심 ObjectProperty(attacks/defends/pinnedBy), 3원 관계의 reification(별도 노드화), GRID view용 datatype property 컨벤션. 체스 ontology 작성 시 사용.

체스 position을 TTL로 작성하는 스킬. FEN 파싱, piece 위치 + 공격선 계산, 전술 패턴(Fork/Pin/Skewer/DoubleAttack) 자동 추출, gridX/gridY로 GRID view 호환 좌표 부여. test/sample-chess*.ttl 작성 시 사용.

OntoAir의 RDF 파서(parseTTL/parseXML)에서 geo 좌표를 추출해 정규화된 필드로 노출하는 스킬. WGS84·schema.org namespace, lat/long/latitude/longitude 키 alias, 숫자/literal 둘 다 지원. parser-engineer가 사용.

OntoAir 변경의 통합 정합성을 검증하는 스킬. dev 서버(scripts/dev.sh) 기반 webapp-testing, Node 단독 파서 어설션, scripts/build.sh swift 빌드 회귀 테스트, 양성/음성 샘플 매트릭스를 모두 다룬다. qa가 사용.

OntoAir 사이드바에 predicate별 edge 표시/숨김 체크박스를 추가하는 generic 기능. attacks만, defends만, partOf만 등 보고 싶은 관계 타입을 선택. 체스(attacks/defends 분리), 소셜그래프(친구/팔로워), 학술그래프(인용/공저) 등에 활용. ui-engineer가 사용.

OntoAir(macOS WKWebView ontology viewer)에 새 보기옵션·뱃지·메타데이터 표시 기능을 추가하는 오케스트레이터. parser 확장 → UI 뱃지 추가 → 샘플 생성 → 통합 검증을 팀(architect/parser/ui/sample/qa)으로 조율. 'ontoair에 X 표시 추가', '보기옵션 뱃지', 'geo 뱃지', 'ontology 메타데이터 시각화' 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용.

OntoAir에 node-centric focus(isolation) 뷰 강화 기능을 추가하는 스킬. 한 노드 선택 시 N-hop 이웃만 fully visible, 그 외 fade out. 기존 ⌘+클릭 isolation을 확장. hop depth 조정 UI 포함. 체스(piece의 영향권), 학술그래프(인용 cascade), 어떤 도메인이든 focus 분석에 generic 활용.

Solar observation data downloader for SDO, STEREO, and Solar Orbiter missions. Use when Claude needs to: (1) download SDO/AIA EUV data from JSOC, (2) download STEREO/SECCHI/EUVI data, (3) download Solar Orbiter/EUI/FSI data, (4) create multi-date time series of solar observations, (5) pair multi-wavelength observations. Triggers: 'solar data download', 'SDO download', 'AIA data', 'STEREO data', 'Solar Orbiter data', 'FITS download', 'sun observation data', 'EUI data', 'EUVI data', '태양 데이터 다운로드', '태양 관측 데이터'

Machine learning for solar physics using preprocessed SSW data. Use when Claude needs to: (1) train deep learning models on solar EUV images, (2) build solar flare prediction models, (3) perform image-to-image translation between solar instruments, (4) detect/segment coronal holes or active regions, (5) create PyTorch/TensorFlow dataloaders for FITS files, (6) evaluate ML models on solar observation data. Triggers: 'solar ML', 'solar deep learning', 'flare prediction', 'coronal hole detection', 'instrument translation', 'solar image segmentation', 'FITS dataloader', 'solar neural network', '태양 ML', '태양 딥러닝', '플레어 예측', 'solar AI'

SDO/AIA solar data ML preprocessing pipeline. Use when Claude needs to: (1) preprocess AIA Level 1 FITS data for machine learning, (2) calibrate solar images (pointing, degradation, exposure), (3) register and normalize solar disk images, (4) batch convert raw FITS to ML-ready format, (5) standardize solar observation data for neural network training. Triggers: 'AIA preprocessing', 'solar data prep', 'FITS preprocessing', 'aia_prep_ml', 'ML-ready solar data', 'calibrate AIA', 'solar image registration', '태양 데이터 전처리', 'AIA 보정', 'ML 전처리'

Solar observation data visualization for EUV imagery, ML results, and analysis. Use when Claude needs to: (1) display solar EUV images from FITS files, (2) create multi-wavelength comparison panels, (3) make before/after preprocessing comparisons, (4) visualize ML model predictions on solar data, (5) create solar time-lapse animations, (6) plot intensity distributions of solar images. Triggers: 'solar visualization', 'solar image display', 'FITS visualization', 'EUV image plot', 'multi-wavelength comparison', 'solar animation', 'sun image', '태양 이미지 시각화', '태양 시각화', 'solar plot'