moai-lang-r
R 4.4+ development specialist covering tidyverse, ggplot2, Shiny, and data science patterns. Use when developing data analysis pipelines, visualizations, or Shiny applications.
moai-foundation-core
MoAI-ADK's foundational principles - TRUST 5, SPEC-First DDD, delegation patterns, token optimization, progressive disclosure, modular architecture, agent catalog, command reference, and execution rules for building AI-powered development workflows
statistical-tests-selector
Statistical test selection decision tree, per-test assumptions/formulas/interpretation guide, effect size, and power analysis. Use this skill for statistical analysis method selection involving 'statistical test', 't-test', 'ANOVA', 'chi-squared', 'correlation analysis', 'p-value', 'hypothesis testing', 'normality test', 'nonparametric test', 'effect size', etc. Enhances the analyst's statistical analysis capabilities. Note: data cleaning and visualization are outside this skill's scope.
visualization-chooser
Visualization type selection matrix by data type and analysis purpose, matplotlib/seaborn/plotly implementation pattern guide. Use this skill for data visualization design involving 'visualization selection', 'chart type', 'graph types', 'matplotlib', 'seaborn', 'plotly', 'heatmap', 'scatter plot', 'box plot', 'dashboard layout', etc. Enhances the visualizer's visualization design capabilities. Note: statistical analysis and data cleaning are outside this skill's scope.
data-analysis
데이터 분석 프로젝트의 탐색적 분석(EDA), 데이터 정제, 통계 분석, 시각화, 보고서 작성을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 수행하는 풀 분석 파이프라인. '데이터 분석해줘', 'EDA 해줘', '탐색적 분석', '통계 분석', '데이터 시각화', '분석 보고서 써줘', 'CSV 분석', '데이터 인사이트 뽑아줘', '데이터 정제', '이상치 분석' 등 데이터 분석 전반에 이 스킬을 사용한다. 단, 실시간 데이터 스트리밍, ML 모델 학습/배포, BI 대시보드 서버 구축은 이 스킬의 범위가 아니다.
statistical-tests-selector
통계 검정 선택 의사결정 트리, 검정별 가정/공식/해석 가이드, 효과 크기와 검정력 분석. '통계 검정', 't-검정', 'ANOVA', '카이제곱', '상관분석', 'p-value', '가설 검정', '정규성 검정', '비모수 검정', '효과 크기' 등 통계 분석 방법 선택 시 이 스킬을 사용한다. analyst의 통계 분석 역량을 강화한다. 단, 데이터 정제나 시각화는 이 스킬의 범위가 아니다.
visualization-chooser
데이터 유형과 분석 목적에 따른 시각화 유형 선택 매트릭스, matplotlib/seaborn/plotly 구현 패턴 가이드. '시각화 선택', '차트 유형', '그래프 종류', 'matplotlib', 'seaborn', 'plotly', '히트맵', '산점도', '박스플롯', '대시보드 레이아웃' 등 데이터 시각화 설계 시 이 스킬을 사용한다. visualizer의 시각화 설계 역량을 강화한다. 단, 통계 분석이나 데이터 정제는 이 스킬의 범위가 아니다.
audit-report
내부감사 보고서 생성 파이프라인. 감사 범위 설정부터 체크리스트, 발견사항, 개선 권고, 추적 대장까지 에이전트 팀이 협업 생성한다. '감사 보고서 작성해줘', '내부감사 준비', '감사 체크리스트 만들어줘', '감사 발견사항 정리', '시정조치 계획', '감사 추적 대장', '컴플라이언스 감사', '운영 감사 보고서' 등 내부감사 전반에 이 스킬을 사용한다. 외부 회계감사, 세무조사, 법적 소송 관련 감사는 이 스킬의 범위가 아니다.
exam-prep
시험 준비 종합 파이프라인. 출제경향분석→약점진단→맞춤학습설계→모의고사출제→오답분석을 에이전트 팀이 협업하여 수행한다. '시험 준비 도와줘', '모의고사 만들어줘', '기출 분석해줘', '약점 진단', '오답 분석', '수능 준비', '자격증 시험', '공무원 시험', '토익 준비', '학습 계획 세워줘' 등 시험 준비 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 성적표나 오답 데이터가 있으면 진단 단계에 활용한다. 단, 실제 시험 접수·결제, 학원 추천, 실시간 강의 제공은 이 스킬의 범위가 아니다.
research-methodology
학술 연구 방법론 설계의 상세 프레임워크를 제공하는 전문 스킬. methodology-expert 에이전트가 정량/정성/혼합 연구를 설계하고 표본, 도구, 분석 방법을 선정할 때 활용한다. '연구 방법론', '연구 설계', '표본 설계', '측정 도구', '타당도 신뢰도', '통계 분석 방법' 등의 맥락에서 자동 적용한다. 단, 통계 소프트웨어(SPSS, R) 직접 실행이나 IRB 승인 신청은 이 스킬의 범위가 아니다.
data-visualization-guide
데이터 시각화 차트 선택 가이드, 정보 계층 설계 원칙, 숫자-차트 매핑 매트릭스를 제공하는 info-architect 확장 스킬. '차트 선택', '데이터 시각화', '그래프 종류', '정보 설계', '차트 컬러', '데이터 스토리텔링' 등 데이터를 시각적으로 표현할 때 사용한다. 단, 실제 차트 렌더링이나 BI 도구 연동은 이 스킬의 범위가 아니다.
database-architect
Full pipeline for DB design. An agent team collaborates to perform data modeling, migration, indexing, query optimization, and security verification. Use this skill for any database design task including 'design a database', 'database modeling', 'table design', 'ERD', 'migration', 'query optimization', 'index design', 'SQL schema', 'PostgreSQL design', 'MySQL design', etc. Also supports optimization and security auditing for existing schemas. Note: actual DB server installation/operation, cloud infrastructure provisioning, and monitoring dashboard setup are outside the scope of this skill.
query-optimization-catalog
SQL query optimization catalog. An extension skill for performance-analyst that provides index strategies (B-Tree/Hash/GIN/GiST), execution plan analysis, N+1 problem resolution, partitioning strategies, and per-pattern optimization techniques for slow queries. Use when performing DB performance analysis involving 'query optimization', 'index design', 'execution plans', 'N+1 problems', 'partitioning', 'slow queries', etc. Note: data modeling and security configuration are outside the scope of this skill.
legacy-modernizer
A full pipeline for transforming legacy codebases into modern architectures. An agent team collaborates to perform technical debt analysis, refactoring strategy formulation, code migration, and regression testing. Use this skill for requests like 'modernize legacy code', 'create a refactoring strategy', 'code migration', 'technical debt analysis', 'legacy system upgrade', 'framework migration', 'code modernization', 'refactoring plan', and other legacy code modernization tasks. Also supports strategy formulation and migration when existing analysis reports are available. Note: actual production deployment, CI/CD pipeline execution, and infrastructure provisioning are outside the scope of this skill.
dag-orchestration-patterns
Airflow DAG pattern, of , retry strategy, etc. , strategy etc. data pipeline orchestration guide. 'Airflow DAG', 'DAG ', 'of', 'retry strategy', 'etc.', '', 'pipeline orchestration', 'Dagster', 'Prefect' etc. pipeline scheduling this for. scheduler-engineerof DAG -ize. , data rule of monitoring dashboard this of scope .
data-pipeline
data pipelineof count, transformation, -based, verification, monitoring inthisbefore teamthis to ·lower pipeline. 'data pipeline ', 'ETL pipeline ', 'data count automatic-ize', 'data lower pipeline', 'ELT ', ' pipeline', 'tree pipeline', 'Airflow DAG only', 'dbt model ', 'data verification ' etc. data pipeline · beforein this for. existing pipelineof verificationthis monitoringonly necessary inalso supported. , real-time tree (Flink/Spark Streaming) direct execution, infrastructure provisioning, database administrator(DBA) this of scope .
data-quality-framework
data (accuracy, completeness, timeliness, consistency etc.)per verification rule and Great Expectations, dbt tests etc.of also for guide. 'data ', 'verification rule', 'Great Expectations', 'dbt test', 'data profiling', 'or more detection', 'data ' etc. data this for. data-quality-managerof verification -ize. , pipeline schedulingthis before architecture this of scope .
data-analysis
A full analysis pipeline where an agent team collaborates to perform exploratory data analysis (EDA), data cleaning, statistical analysis, visualization, and report writing. Use this skill for 'analyze this data', 'do EDA', 'exploratory analysis', 'statistical analysis', 'data visualization', 'write an analysis report', 'analyze CSV', 'extract data insights', 'data cleaning', 'outlier analysis', and other data analysis tasks. Note: real-time data streaming, ML model training/deployment, and BI dashboard server construction are outside this skill's scope.
data-migration
Full migration pipeline where an agent team collaborates to perform source analysis, schema mapping, transformation script generation, validation query design, and rollback planning. Use this skill for requests like 'data migration', 'DB migration', 'data transfer', 'schema conversion', 'database migration plan', 'ETL scripts', 'data transition', 'DB migration validation', 'system cutover', etc. Note: real-time CDC streaming setup, cloud infrastructure provisioning, and application code migration are outside the scope of this skill.
chunking-strategy-guide
Methodology for systematically designing document chunking strategies for RAG pipelines. Use this skill for 'chunking strategy', 'document splitting', 'RAG chunking', 'embedding optimization', 'semantic chunking', 'text splitting', and other RAG data preprocessing tasks. Note: vector DB infrastructure construction and embedding model training are outside the scope of this skill.
bi-dashboard
Full pipeline where an agent team collaborates to generate data warehouse design, KPI definitions, visualizations, and automated reports for a BI dashboard. Use this skill for requests like 'build me a BI dashboard', 'dashboard design', 'define KPIs', 'executive reporting dashboard', 'data visualization design', 'report automation', 'data warehouse design', 'build a KPI tree', 'sales dashboard', 'performance metrics framework', and other BI dashboard construction tasks. Also supports visualization or report automation when existing data models or KPI lists are available. Note: direct manipulation of BI tools (Tableau/PowerBI/Looker), database instance creation, and real-time data pipeline operation are outside the scope of this skill.
adr-writer
A pipeline where an agent team systematically creates Architecture Decision Records (ADRs). Use this skill for requests such as 'write an ADR,' 'architecture decision record,' 'document a technical decision,' 'architecture decision record,' 'organize architecture selection rationale,' 'technology stack decision,' 'alternative comparison analysis,' 'tradeoff analysis,' or 'architecture decision history.' Note: actual code migration execution, infrastructure provisioning, and performance test execution are outside the scope of this skill.
legacy-modernizer
레거시 코드베이스를 현대적 아키텍처로 전환하는 풀 파이프라인. 기술부채 분석, 리팩토링 전략 수립, 코드 마이그레이션, 회귀 테스트를 에이전트 팀이 협업하여 수행한다. '레거시 코드 현대화해줘', '리팩토링 전략 세워줘', '코드 마이그레이션', '기술부채 분석', '레거시 시스템 업그레이드', '프레임워크 전환', '코드 모더나이제이션', '리팩토링 계획' 등 레거시 코드 현대화 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 분석 보고서가 있어도 전략 수립이나 마이그레이션을 지원한다. 단, 실제 프로덕션 배포, CI/CD 파이프라인 실행, 인프라 프로비저닝은 이 스킬의 범위가 아니다.