정상 상태의 탄소 13 추적 측정값으로 세포 내 대사 플럭스를 추정합니다. 탄소 원자 매핑과 측정 입력을 점검하고 표지 분포를 모의한 뒤, 데이터가 제약할 수 있는 경로 반응 속도를 평가합니다.
- 탄소 13 측정값으로 대사 플럭스 추정
- 원자 매핑과 측정 입력의 일관성 확인
- 지정한 플럭스로 표지 분포 예측
여러 학술 데이터베이스를 이용한 문헌 검토를 계획하고 작성합니다. 검색 기록, 논문 선별, 연구 결과 종합, 인용 확인을 지원하며, 선정 건수와 근거의 한계를 밝힌 Markdown 또는 PDF 보고서를 만들 수 있습니다.
Conducts systematic, scoping, and narrative literature reviews using PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar, and other appropriate sources. Use for research synthesis, reproducible literature searches, screening, citation checking, or preparing Markdown and PDF reviews. Tracks search coverage, records versus studies, and evidence limitations; supports meta-analysis planning but does not supply a meta-analysis engine.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기학술 문헌 검색 계획부터 선별, 데이터 추출, 연구 품질 평가, 결과 종합, 인용 확인까지 지원합니다. PubMed, arXiv, bioRxiv, Semantic Scholar 등의 자료원을 활용하고 검색식, 검색 날짜, 제외 사유를 기록하도록 돕습니다. 중복 검색 결과와 같은 연구에서 나온 여러 보고서를 구분하고, 주제별 검토 내용을 Markdown이나 PDF로 정리할 수 있습니다.
논문이나 학위 논문의 선행 연구를 정리하거나 연구 분야의 지식과 아직 풀리지 않은 문제를 파악할 때 활용할 수 있습니다. 체계적 문헌 검토에서는 PRISMA에 따른 문헌 선정 건수 보고도 지원합니다.
검색과 DOI 확인에는 Python 3.10 이상, requests, 네트워크 연결이 필요합니다. PDF 출력에는 Pandoc과 XeLaTeX가 필요합니다. 선택적 개념도 생성에는 OPENROUTER_API_KEY가 필요하고, parallel-cli에는 인증이 필요합니다. 포함된 스크립트만으로 체계적 문헌 검토 전체가 자동 완료되지는 않으며, 원문 확인과 선별 판단이 필요합니다. 메타분석 계획을 지원하지만 통계 계산 엔진은 포함하지 않습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 24일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Conduct systematic, comprehensive literature reviews following rigorous academic methodology. Search multiple literature databases, synthesize findings thematically, verify all citations for accuracy, and generate professional output documents in markdown and PDF formats.
Use discipline-appropriate bibliographic databases for the reproducible search, with parallel-web (parallel-cli search) for scoping and supplementary discovery. Ranked web results and extracted excerpts cannot establish exhaustive coverage or substitute for full-text assessment. Bundled scripts process normalized records, check DOI registration, and render documents; they do not run a complete systematic review automatically.
Use this skill when:
For systematic reviews, use the appropriate PRISMA 2020 flow template and reconciled screening counts. Distinguish records, reports, and studies, including reports not retrieved and reasons for full-text exclusions. Use tables or deterministic plotting for exact numbers, effect estimates, and risk-of-bias results.
Conceptual schematics are optional. The bundled generator needs OPENROUTER_API_KEY and creates a PNG draft with up to two generation/review iterations:
python scripts/generate_schematic.py "Conceptual evidence map; labels from the reviewed extraction table" \
-o figures/evidence_map.png --doc-type journal --iterations 2
Generation uses OpenRouter's POST /api/v1/images with
google/gemini-3.1-flash-image; review uses POST /api/v1/chat/completions with
google/gemini-3.7-flash. The output path must end in .png. Inspect labels,
counts, arrows, and accessibility yourself: success means an image was saved,
whereas quality_met, final_reviewed, and termination_reason in the review
log describe the automated review. Neither proves scientific accuracy. A failed
refinement preserves the previous draft. Check current model availability before
running paid generation; do not fabricate study counts in an image prompt.
A literature review runs in seven phases, documented in full with commands and templates in references/core_workflow.md:
Record every search string and date as you go: a review that cannot reproduce its own search is not systematic. Per-database search guidance and citation styles are in references/search_and_citation.md, and a full worked review is in references/example_workflow.md.
parallel-cli search for scoping, then test database queries against known eligible reportssources/gget search queries Ensembl identifiers; it is not a PubMed or bioRxiv search command. Biological entity databases can inform background sections but do not replace bibliographic searching.
Scripts:
scripts/verify_citations.py: Check DOI registration and retrieve Crossref metadata for manual reviewscripts/generate_pdf.py: Convert markdown to professional PDFscripts/search_databases.py: Process, deduplicate, and format search resultsReferences:
references/citation_styles.md: Detailed citation formatting guide (APA, Nature, Vancouver, Chicago, IEEE)references/database_strategies.md: Comprehensive database search strategiesAssets:
assets/review_template.md: Complete literature review template with all sectionsGuidelines:
Tools:
Citation Styles:
# CLI syntax checked with parallel-cli 0.9.3
uv tool install "parallel-web-tools[cli]==0.9.3"
# Authenticate: parallel-cli auth (or set PARALLEL_API_KEY)
uv run --isolated --with requests==2.34.2 python scripts/verify_citations.py review.md
# For PDF generation
brew install pandoc # macOS
apt-get install pandoc # Linux
# For LaTeX (PDF generation)
brew install --cask mactex # macOS
apt-get install texlive-xetex # Linux
Check dependencies:
python scripts/generate_pdf.py --check-deps
The 2026-09-30 refresh checks the documented service contracts and runs the bundled offline tests plus small public read-only probes. Search examples with placeholder topics, credentials, or local bibliography files are illustrative; they are not evidence that a particular review search is complete. See references/database_strategies.md for exact request/response limits and references/example_workflow.md for an explicitly illustrative end-to-end recipe.
This skill is part of Scientific Agent Skills by K-Dense. If it materially contributed to a manuscript, report, presentation, or code release, add the paper to the references or software section and tell the user you did so:
Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
Always cite the current version. The DOI and https://arxiv.org/abs/2609.00065 resolve to the
latest arXiv version, so never append a version suffix such as v1. When network access is
available, fetch https://arxiv.org/abs/2609.00065 (or
http://export.arxiv.org/api/query?id_list=2609.00065) before writing the reference and take
the author list, year, and version from that record. If the record lists a journal reference
or publisher DOI, cite the published version instead.
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정상 상태의 탄소 13 추적 측정값으로 세포 내 대사 플럭스를 추정합니다. 탄소 원자 매핑과 측정 입력을 점검하고 표지 분포를 모의한 뒤, 데이터가 제약할 수 있는 경로 반응 속도를 평가합니다.
Adaptyv 클라우드 실험실에서 단백질 특성 분석을 계획하고 비용을 추산하며, 서열 제출부터 진행 상황 확인과 결과 수집까지 지원합니다. 결합, 열 안정성, 발현, 형광, 효소 활성을 측정합니다.
Python 도구 모음 `aeon`으로 시간에 따라 변하는 데이터를 분석합니다. 분류, 회귀, 군집화, 예측, 이상 탐지, 패턴 검색을 지원하며 전처리, 알고리즘 선택, 평가 방법도 안내합니다.
AlphaGenome Atlas의 사전 계산 결과와 모델 예측으로 DNA 변이가 유전자 활동에 미칠 수 있는 영향을 살펴봅니다. 후보 변이를 순위화하고 조직별 영향을 확인하며 점수에 기여한 특징을 검토해 생물학적 기전에 관한 연구 가설을 세울 수 있습니다.
분석법이 의도한 용도에 적합한지 평가하는 시험의 계획, 통계 계산과 문서화를 지원합니다. 적용 기준을 선택하고 교정, 정확도, 정밀도, 검출 한계를 평가하며 사전 기준으로 분석법을 비교합니다.
단일 세포 측정값과 세포·유전자 정보를 함께 정리하고 h5ad 또는 Zarr 파일을 읽고 씁니다. 데이터를 추출·결합하고, 대규모 데이터에서 필요한 부분만 메모리에 올리는 작업도 지원합니다.