Menu
데이터 분석 에이전트 가이드. LocalShellBackend로 pandas 코드를 실행하고, 멀티턴 분석을 수행합니다.
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
Deep Agents Content Builder workflow. Use for blog posts, LinkedIn posts, technical content drafts, brand-voice guided writing, and content workflows that combine AGENTS.md memory, SKILL.md progressive disclosure, subagents, and filesystem outputs.
박사급 딥 리서치 에이전트 가이드. 병렬 서브에이전트 위임, think_tool 반성, 5단계 워크플로를 다룹니다.
머신러닝 파이프라인 에이전트 가이드. sklearn 기반 모델 비교, 교차 검증, 서브에이전트 위임 패턴을 다룹니다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation) 에이전트 구축 가이드. 벡터 스토어 검색, 문서 청킹, content_and_artifact 패턴을 다룹니다.
자연어 SQL 질의 에이전트 가이드. SQLDatabaseToolkit 활용, READ-ONLY 안전 규칙, HITL 승인 패턴을 다룹니다.
| name | data-analysis |
| description | 데이터 분석 에이전트 가이드. LocalShellBackend로 pandas 코드를 실행하고, 멀티턴 분석을 수행합니다. |
| license | MIT |
| compatibility | Python 3.12+ |
| metadata | {"category":"analysis","difficulty":"intermediate"} |
| allowed-tools | execute write_todos data_summary |
write_todos로 분석 계획 작성execute로 pandas 코드 실행LocalShellBackend(virtual_mode=True) 사용 필수execute 도구로 Python/pandas 코드 실행# InMemorySaver + 동일 thread_id → 대화 맥락 유지
checkpointer=InMemorySaver()
config = {"configurable": {"thread_id": "analysis-1"}}