discrete-event-simulator
Discrete event simulation skill for modeling and analyzing complex systems with stochastic processes.
Discrete event simulation skill for modeling and analyzing complex systems with stochastic processes.
Benchmark LLM reference recommendation capabilities by verifying every cited paper against Crossref, PubMed, arXiv, and DBLP. Measures hallucination rate, per-field accuracy (title/author/year/DOI), discipline breakdown, and year constraint compliance. Supports tool-augmented (ReAct + web search) mode. Use when the user asks to evaluate, benchmark, or compare models on academic reference hallucination, literature recommendation quality, or citation accuracy.
Verify a BibTeX file for hallucinated or fabricated references by cross-checking every entry against CrossRef, arXiv, and DBLP. Reports each reference as verified, suspect, or not found, with field-level mismatch details (title, authors, year, DOI). Use when the user wants to check a .bib file for fake citations, validate references in a paper, or audit bibliography entries for accuracy.
Review academic papers for correctness, quality, and novelty using OpenJudge's multi-stage pipeline. Supports PDF files and LaTeX source packages (.tar.gz/.zip). Covers 10 disciplines: cs, medicine, physics, chemistry, biology, economics, psychology, environmental_science, mathematics, social_sciences. Use when the user asks to review, evaluate, critique, or assess a research paper, check references, or verify a BibTeX file.
Paper X-ray. Extracts what the paper says (problem-perspective-result) and what it means for lijigang (cognitive delta cards in ASCII art). Use when user shares an arxiv link, paper URL, PDF, or asks to analyze a research paper. Usually called via ljg-xray router. Do NOT use for blog posts or non-academic articles (use ljg-xray-article instead).
A specialized skill for accurately converting academic citations and references across major styles including APA, MLA, and Chicago. Used by the reference-manager agent when collecting bibliographic information and standardizing formats. Automatically applied in contexts involving 'citation format,' 'APA,' 'MLA,' 'Chicago,' 'references,' 'BibTeX,' or 'bibliography management.' Note: automatic bibliographic extraction from academic databases and Zotero/EndNote software operation are outside the scope of this skill.
해시태그분석가(hashtag-analyst)가 사용하는 해시태그 과학 전문 스킬. 해시태그 피라미드 전략, 경쟁도 분석, 트렌드 예측, 플랫폼별 최적 해시태그 전략을 제공한다. '해시태그', '키워드 전략', '트렌드 분석', '해시태그 리서치' 등에 활용한다.
체계적 문헌 고찰(Systematic Review)의 PRISMA 프로토콜과 문헌 검색 전략을 제공하는 전문 스킬. literature-searcher와 critic-synthesizer가 학술 문헌을 체계적으로 검색, 선별, 종합할 때 활용한다. '체계적 문헌 고찰', 'systematic review', 'PRISMA', '문헌 검색 전략', '포함/배제 기준', 'Boolean 검색' 등의 맥락에서 자동 적용한다. 단, 학술 DB(Scopus, WoS) 직접 접속이나 메타분석 통계 실행은 이 스킬의 범위가 아니다.
Academic citation and reference standards guide. Referenced by the paper-writer and submission-preparer agents when composing citations and references. Use for 'citation format', 'APA', or 'references' requests. Original paper retrieval and professional database access are out of scope.
Full research pipeline for academic paper writing where an agent team collaborates to generate research design, experiment protocols, analysis, manuscript writing, and submission preparation. Use this skill for requests such as 'write an academic paper', 'research paper writing', 'help me write a paper', 'design a study', 'run statistical analysis', 'prepare journal submission', 'manuscript writing', 'research methodology design', 'hypothesis testing', 'academic writing', and other academic research paper tasks. Also supports analysis, rewriting, and submission preparation when existing data or drafts are available. However, actual data collection execution, official IRB submission, journal system login and upload, and running actual statistical software are outside the scope of this skill.
학술 논문 작성의 연구설계, 실험, 분석, 집필, 투고준비를 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 생성하는 풀 연구 파이프라인. '학술 논문 써줘', '연구 논문 작성', '논문 쓰기 도와줘', '연구 설계해줘', '통계 분석해줘', '저널 투고 준비', '논문 집필', '연구 방법론 설계', '가설 검증', '학술 글쓰기' 등 학술 연구 논문 작성 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 데이터나 초고가 있는 경우에도 분석/리라이팅/투고 준비를 지원한다. 단, 실제 데이터 수집 실행, IRB 공식 제출, 저널 시스템 로그인 및 업로드, 실제 통계 소프트웨어 실행은 이 스킬의 범위가 아니다.
법률 리서치 풀 파이프라인. 판례검색→법리분석→의견서→전략수립을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 수행한다. '법률 리서치', '판례 검색', '법리 분석', '법률 의견서', '소송 전략', '법적 쟁점 분석', '법률 검토', '분쟁 대응 전략', '법적 리스크 분석', '법률 자문 자료' 등 법률 리서치 전반에 이 스킬을 사용한다. 단, 실제 법률 자문(변호사 의견서), 소송/심판 대리, 법률 데이터베이스(종합법률정보) 직접 연동, 법률 문서 공증은 이 스킬의 범위가 아니다.
A specialized skill that systematically guides academic thesis style, structure, and citation rules. Used by writing-coach and proofreader agents to improve academic writing quality and verify format compliance. Automatically applied in contexts such as 'academic style', 'thesis structure', 'citation format', 'APA style', 'argumentation structure', 'scholarly expression'. However, running plagiarism detection software (Turnitin) and journal submission on behalf of the user are outside the scope of this skill.
리서처(researcher)와 팩트체커(fact-checker)가 사용하는 탐사 리서치 전문 스킬. 1차/2차 자료 수집, 출처 신뢰도 평가, 데이터 삼각검증, 편향성 분석 방법론을 제공한다. '자료 조사', '팩트체크', '출처 검증', '탐사 기법' 등에 활용한다.
학술 논문의 문체, 구조, 인용 규칙을 체계적으로 가이드하는 전문 스킬. writing-coach와 proofreader 에이전트가 학술적 글쓰기 품질을 향상시키고 형식 오류를 검증할 때 활용한다. '학술 문체', '논문 구조', '인용 형식', 'APA 스타일', '논증 구조', '학술적 표현' 등의 맥락에서 자동 적용한다. 단, 실제 표절 검사 소프트웨어(Turnitin) 실행이나 학술지 투고 대행은 이 스킬의 범위가 아니다.
논문 작성 종합 지원 파이프라인. 주제선정→문헌조사→방법론설계→집필→교정을 에이전트 팀이 협업하여 수행한다. '논문 도와줘', '연구 주제 잡아줘', '문헌 검토', '방법론 설계', '논문 써줘', '논문 교정', '학위 논문', '학술지 투고', '연구 설계', 'literature review' 등 학술 논문 작성 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 원고나 문헌 목록이 있으면 해당 단계를 보강한다. 단, 실제 데이터 수집·분석 실행, 통계 소프트웨어 조작, 학술지 투고 시스템 조작은 이 스킬의 범위가 아니다.
학술 연구 보조를 에이전트 팀이 체계적으로 수행하는 파이프라인. '논문 조사해줘', '문헌 리뷰', '연구 자료 정리', 'literature review', '학술 리서치', '참고문헌 정리', '선행 연구 분석', '연구 동향 파악', '문헌 검색', '학술 메모 정리' 등 학술 연구 보조 전반에 이 스킬을 사용한다. 단, 실험 수행, 통계 분석 실행, 논문 최종 집필, 학술지 투고는 이 스킬의 범위가 아니다.
학술 인용 및 참고문헌 표준 가이드. paper-writer와 submission-preparer 에이전트가 논문의 인용과 레퍼런스를 작성할 때 참조. '인용 형식', 'APA', '참고문헌' 요청 시 사용. 단, 원문 논문 검색이나 전문 데이터베이스 접근은 범위 밖.
A thesis writing support full pipeline. An agent team collaborates to perform topic selection, literature review, methodology design, writing, and proofreading. Use this skill for requests like 'help with my thesis', 'find a research topic', 'literature review', 'methodology design', 'write my thesis', 'proofread my thesis', 'dissertation', 'journal submission', 'research design', and other academic thesis writing needs. Existing manuscripts or reference lists can augment the relevant phase. However, actual data collection/analysis execution, statistical software operation, and journal submission system operation are outside the scope of this skill.
A pipeline where an agent team systematically performs academic research assistance. Use this skill for requests such as 'search for papers,' 'literature review,' 'organize research materials,' 'academic research,' 'organize references,' 'prior research analysis,' 'research trend analysis,' 'literature search,' or 'academic note organization.' Note: experiment execution, statistical analysis execution, final paper writing, and journal submission are outside the scope of this skill.
Research methodology guide. Referenced by the research-designer and statistical-analyst agents when selecting research designs and analysis methods. Use for 'research methodology', 'experiment design', or 'statistical analysis' requests. Actual data collection and IRB review processing are out of scope.
A specialized skill providing PRISMA protocols and literature search strategies for systematic reviews. Used by the literature-searcher and critic-synthesizer agents when systematically searching, screening, and synthesizing academic literature. Automatically applied in contexts involving 'systematic review,' 'PRISMA,' 'literature search strategy,' 'inclusion/exclusion criteria,' or 'Boolean search.' Note: direct access to academic databases (Scopus, WoS) and meta-analysis statistical execution are outside the scope of this skill.
Guide for experiment tracking tool setup (MLflow, Weights & Biases, etc.), reproducibility assurance, model registry, and experiment comparison methodology. Use this skill for ML experiment management involving 'experiment tracking', 'MLflow', 'W&B', 'Weights and Biases', 'reproducibility', 'model registry', 'experiment comparison', 'hyperparameter logging', etc. Enhances the training-manager's experiment management capabilities. Note: model architecture design and feature engineering are outside this skill's scope.
Methodology for analyzing changes according to Semantic Versioning (SemVer) rules and determining the appropriate version number. Use this skill for 'SemVer analysis', 'version number determination', 'Breaking Change assessment', 'version bump decisions', and other version management tasks. Note: automatic git tag creation and CI/CD release execution are outside the scope of this skill.