Claude Code용 의학 연구 스킬

전체 스킬 번들의 단일 진입점. 요청을 분류하여 적합한 스킬로 라우팅하거나, Full Pipeline Mode로 여러 스킬을 자동으로 체이닝합니다.

• ✓자동 의도 분류
• ✓End-to-end 파이프라인: 스킬 자동 연결
• ✓프로젝트 컨텍스트 감지

MedSci Skills용 읽기 전용 설치 진단. 로컬 Python/R/Node/Claude Code 및 MCP 사용 가능 여부를 확인하고, 설치나 변경 없이 필요한 온보딩 문서로 안내합니다.

• ✓읽기 전용 환경 점검
• ✓Python/R/Node/Claude Code 준비 상태 리포트
• ✓누락 구성요소를 setup 문서로 연결

PubMed + Semantic Scholar + bioRxiv 검색. 인용 조작 방지 기능으로 모든 레퍼런스를 API로 검증합니다.

• ✓모든 레퍼런스 API 검증
• ✓BibTeX 출력에 verified / verified_by / verified_on 필드
• ✓가짜 인용 방지

.md / .docx / .bib / .tsv 원고의 투고 전 레퍼런스 감사. CrossRef + PubMed로 DOI/PMID를 검증하고 qc/reference_audit.json을 단일 진실 소스로 기록합니다. 가짜 레퍼런스가 투고되기 전에 차단합니다. Gate 5 PMID/DOI 중복 탐지 포함.

• ✓CrossRef & PubMed 기반 DOI + PMID 검증
• ✓verified_references.tsv / library.bib / reference_audit.json 출력
• ✓PostToolUse 훅이 원고 저장 시 자동 실행 (auto / warn / enforce 모드)
• ✓PMID/DOI 중복 탐지

오픈 액세스 PDF 일괄 다운로드. Unpaywall → PMC → OpenAlex → CrossRef 순서로 탐색합니다.

• ✓DOI 목록 또는 TSV 입력
• ✓PDF 유효성 자동 검증
• ✓유료 논문 수동 확인 목록 생성

22개 보고 가이드라인 및 비뚤림 위험 도구 대비 원고 준수 감사. 항목별 평가와 섹션 경계 확인을 제공합니다.

• ✓STROBE, STARD, STARD-AI, PRISMA, CONSORT, TRIPOD+AI, CARE, MI-CLEAR-LLM
• ✓QUADAS-2, RoB 2, ROBINS-I, PROBAST, NOS
• ✓Results/Discussion 경계 확인

분석 단위, 코호트 논리, 데이터 누출 위험, 검증 전략을 식별합니다.

• ✓데이터 누출 위험 감지
• ✓비교군 설계 검토
• ✓보고 가이드라인 매칭

회귀분석, propensity score, 반복측정 등 13개 분석 유형을 위한 재현 가능한 Python/R 코드. 예측 모델에는 calibration 필수.

• ✓회귀(로지스틱/선형), propensity score (PSM/IPTW), 반복측정 (GEE/혼합모형)
• ✓DTA, 생존분석, 인구통계, 일치도
• ✓저널별 테이블 포맷팅

저널 규격 Figure 및 visual abstract: ROC curve, forest plot, flow diagram, Kaplan-Meier 등.

• ✓300 DPI, 색각이상 안전 팔레트
• ✓PRISMA / CONSORT / STARD 흐름도
• ✓Visual/graphical abstract (python-pptx 템플릿)

연구의 중요성, 혁신성, 접근법, 마일스톤, 컨소시엄 역할을 구조화합니다.

• ✓NIH / 한국연구재단 형식 지원
• ✓Specific Aims 페이지
• ✓예산 정당화

새 연구 프로젝트를 분류하고, 현재 상태를 요약하며, 다음 단계를 제안합니다.

• ✓프로젝트 유형 분류
• ✓누락 입력 감지
• ✓경량 스캐폴딩

학술 발표 준비: 논문 분석, 발표 스크립트, 슬라이드 노트 삽입, Q&A 대비.

• ✓청중 맞춤 스크립트
• ✓PPTX 노트 자동 삽입
• ✓다관점 Q&A 준비

개인 Claude Code 스킬을 배포 가능한 오픈소스 패키지로 변환합니다.

• ✓자동 개인정보 감사
• ✓라이선스 호환성 검사
• ✓범용화 파이프라인

8단계 체계적 문헌고찰 및 메타분석 파이프라인. DTA (bivariate/HSROC) 및 중재 MA를 PRISMA-DTA 기준으로. Dual-extractor + cohort overlap 탐지 포함.

• ✓프로토콜부터 원고까지 파이프라인
• ✓Bivariate & HSROC 모델
• ✓PRISMA-DTA 준수
• ✓Dual-extractor SR-MA
• ✓Cohort overlap 탐지

개요부터 투고 가능 원고까지 8단계 IMRAD 파이프라인. Critic-Fixer 루프와 섹션 경계 제어 내장.

• ✓Results 섹션 해석 방지 가드레일
• ✓앵커 논문 기반 Discussion
• ✓AI 작문 패턴 감지

투고 전 10개 카테고리 점검. 연구 유형별 분기 지원 (AI, 관찰, 교육, 메타분석, 증례, 외과).

• ✓Major / Minor 심각도 분류
• ✓예측 모델 calibration 필수 확인
• ✓R0 넘버링 (/revise 연계)

심사 결과 레터를 파싱하여 MAJOR/MINOR/REBUTTAL로 분류하고, 항목별 응답을 생성합니다.

• ✓구조화된 응답 템플릿
• ✓페이지/라인 참조 변경 이력
• ✓커버 레터 생성

연구 프로젝트 스캐폴딩, 작성 진행 추적, 투고 체크리스트 및 역방향 타임라인 생성.

• ✓init --zotero-collection 옵션으로 Zotero 컬렉션 자동 생성 (pyzotero)
• ✓단계별 진행 추적
• ✓투고 전 체크리스트

SSOT ↔ submission 드리프트 감사 및 저널 패키지 도우미. submission/{journal}/를 파생 출력물로 취급하고 .journal_meta.json에 소스 해시를 기록하며, 드리프트가 발생한 패키지의 freeze를 차단합니다.

• ✓SHA-256 소스 해시 기반 드리프트 감지
• ✓저널별 패키지 freeze / unfreeze 워크플로우
• ✓SSOT 분기 시 투고 차단

결정 트리 기반 검정 선택으로 11개 설계를 지원하는 대화형 표본 크기 계산기. Cox regression EPV 포함.

• ✓DTA, t-test, ANOVA, chi-square, McNemar, 생존분석
• ✓로지스틱 회귀 & Cox EPV (Peduzzi 규칙)
• ✓IRB 제출용 정당화 텍스트

연구 데이터셋 표준화, 유효성 검증, 변환. 결측치, 이상치 감지, 변수 리코딩을 처리합니다.

• ✓결측치 요약 및 대체
• ✓이상치 감지 (IQR, Z-score)
• ✓코드북 생성

스코프, Impact Factor, 심사 기간, OA 정책을 기반으로 투고 저널을 매칭합니다.

• ✓스코프 & 독자층 매칭
• ✓Impact Factor / CiteScore 조회
• ✓OA 비용 & 심사 기간 추정

SPIRIT 기준 연구 프로토콜과 체계적 문헌고찰용 PROSPERO 등록 초안을 생성합니다.

• ✓SPIRIT 체크리스트 통합
• ✓PROSPERO 등록 초안
• ✓윤리위원회 제출 보일러플레이트

저널 프로필을 데이터베이스에 추가합니다. 저자 가이드라인에서 메타데이터를 추출하여 이중 프로필(write-paper + find-journal)을 품질 게이트와 함께 생성합니다.

• ✓저자 가이드라인 자동 추출
• ✓이중 프로필 생성
• ✓일괄 추가 모드

LLM 분석 전 임상 연구 데이터를 비식별화합니다. 10개국 로케일 팩을 지원하는 독립 Python CLI. LLM 미사용.

• ✓정규식 + 휴리스틱 기반 PHI 탐지
• ✓대화형 터미널 검토
• ✓날짜 이동 & 가명처리

종단 코호트 데이터베이스에서 연구 공백을 탐색합니다. 6단계 파이프라인(코호트 접수 → PI 프로파일링 → 교차 매트릭스 → 문헌 포화도 스캔 → 6-Pattern 점수화 → 실현가능성 게이트)으로 순위별 연구 주제 제안서를 출력합니다.

• ✓NHIS, UK Biobank, 기관 EMR, 건강검진 레지스트리 등 모든 코호트 지원
• ✓실현가능성 게이트 포함 6-Pattern Gap 점수화
• ✓순위별 제안서 + One-pager 출력

기존 코호트 연구를 다른 데이터베이스에서 복제합니다. 원논문에서 방법론을 추출하고, 변수 매핑 테이블로 harmonization한 뒤, 분석 코드를 생성하고 차이 보고서를 출력합니다.

• ✓5단계 워크플로우: 원논문 분석 → 변수 매핑 → 코드 생성 → 차이 보고서 → 검증
• ✓KNHANES/NHANES harmonization 테이블 내장
• ✓Joo 2026 cross-national 복제로 검증 완료

병렬 조사 데이터를 활용한 다국가 비교 연구. 변수 harmonization, 국가별 가중치 분석(데이터 풀링 금지), 국가별 층화 비교표를 생성합니다.

• ✓KNHANES + NHANES + CHNS 변수 코딩 레퍼런스 내장
• ✓국가별 survey design으로 데이터 풀링 없이 분석
• ✓2국 및 3국 비교 설계 지원

검증된 템플릿 1개 × 다수 노출/결과 조합에서 N개의 분석 스크립트를 생성합니다. 동일 방법론으로 변수만 교체하는 '80명 팀' 패턴.

• ✓자기조정 방지 & EPV 체크
• ✓Bonferroni 보정 & 요약 히트맵
• ✓검증: KNHANES 18조합, 3국 45조합 성공

IRB 및 기관 Word 양식 템플릿(.doc/.docx)을 원본 레이아웃, 셀 구조, 서식을 보존하면서 자동으로 작성합니다. 프로토콜 초안에서 내용을 추출하여 레이블이 지정된 양식 셀에 매핑합니다.

• ✓원본 양식 구조 보존 — 레이아웃 깨짐 없음
• ✓한국 IRB 양식 셀 레이블 매칭
• ✓원본 백업 + LibreOffice 변환

공저자별 ICMJE Conflict of Interest 공개 폼(.docx)을 사전 작성된 seed 문서로부터 일괄 생성합니다. 13개 공개 항목과 체크박스 상태는 그대로 두고 날짜, 저자명, 원고 제목만 치환합니다.

• ✓PII 제거된 합성 seed 포함 (재배포 안전)
• ✓Word Content Control(SDT) 내부 XML 리터럴 치환
• ✓실행 후 검증: ☒ 14개, "None" 13개, placeholder 유출 0

학술 원고에서 AI 작문 패턴을 탐지하고 제거합니다. 18개 패턴(significance inflation, AI 어휘, copula 회피 등)을 스캔하여 기술적 정확성을 유지하면서 자연스러운 문체로 재작성합니다.

• ✓인스턴스별 플래깅으로 18패턴 탐지
• ✓밀도 목표: 1,000단어당 AI 표현 2.0건 미만
• ✓p값·임상 용어 등 모든 수치 보존 재작성

PubMed 저자 프로필 분석. E-utilities로 출판 이력을 가져와 연구 유형(GBD, SR/MA, NHIS, AI/ML 등)을 분류하고, 7개 시각화와 복제 기회 포함 전략 보고서를 생성합니다.

• ✓E-utilities 배치 fetch + 중복 제거
• ✓연구 유형 분류기: GBD, SR/MA, NHIS, AI/ML, 다국가, 증례 시리즈
• ✓공저자 gap 분석 포함 복제 기회 점수화

의학영상 저널용 체계적 동료 심사 초안 작성. 저널별 포맷(RYAI, INSI, EURE, AJR, KJR), 간결성 목표(500~800단어), 제출 전 QC 체크리스트를 제공합니다. Phase 2A SR-MA 8-probe 확장 포함.

• ✓근거 포함 Major/Minor/Reject 추천
• ✓영상의학 5개 저널 포맷 프리셋
• ✓제출 전 QC: 단어 수, 톤, 윤리 적신호
• ✓SR-MA Phase 2A (P1-P8)

메타분석 주제 발굴 및 실현가능성 평가. Professor-first(프로필 → 기둥 분석 → MA 공백) 또는 Topic-first(질문 → 현황 스캔 → 공저자 매칭) 두 가지 모드. 다중 소스 검증과 현실적 k 추정 제공.

• ✓Professor-first · Topic-first 이중 모드
• ✓PubMed, PROSPERO, bioRxiv 다중 소스 검증
• ✓등록 15~30% 할인 반영한 현실적 k 추정

.bib 파일을 Zotero 라이브러리 + Obsidian 문헌 노트에 동기화합니다. 누적된 10개 이상의 노트에서 개념 추출 및 교차 주제 발견. /search-lit 이후 또는 독립 실행 모두 가능.

• ✓Better BibTeX 키 매칭으로 Zotero 가져오기
• ✓위키링크 포함 Obsidian 문헌 노트 생성
• ✓10개 이상 노트에서 교차 개념 자동 추출

의학 AI 논문의 AI 검색 엔진(Perplexity, ChatGPT web, Elicit, Consensus, SciSpace) 및 RAG 문헌 도구 대상 노출 체크리스트. TRIPOD+AI, CLAIM, STARD-AI, TRIPOD-LLM, DECIDE-AI 보고 앵커를 generative-engine-optimization(GEO) 원칙과 결합합니다.

• ✓Title, Abstract, Key Points, Plain-Language Summary, 프리프린트, README, CITATION.cff, Zenodo, Hugging Face 카드까지 커버
• ✓LLM 인용 조작 방어 (Agarwal 2025, Nat Commun)
• ✓가시적 PASS / PARTIAL / FAIL 체크리스트 — 은밀한 편집 금지

citekey ↔ .bib 검증, 저널 CSL pandoc 렌더링, 원고 ↔ 렌더된 DOCX 교차참조 QC, [N] ↔ [@key] 마커 변환, 그리고 공저자 Word 협업을 위한 Zotero CWYW 필드 코드 주입. manuscript_final.docx와 qc/xref_audit.json의 단독 writer. Hybrid 3-phase 전략 (pandoc 초안 → CWYW 전환 → 회람·revision·투고는 Zotero CWYW).

• ✓check_citation_keys.py + check_xref.py --strict 가 투고 게이트
• ✓내장 저널 CSL: ER, Radiology, AJR, CVIR, KJR, Vancouver — cascade rejection 재렌더 수 초
• ✓Native CSL-JSON CWYW 주입 (webpage / report / 비-저널 item type 정상 처리)

참고문헌 없는 학술 마크다운(연구계획서, 브리핑 핸드아웃, anchor doc, IRB cover, 비교표)을 pandoc + xelatex으로 출판 품질 PDF로 렌더링합니다. manage-refs와 정반대 — 참고문헌 X, 레이아웃 중심.

• ✓CJK 폰트 fallback: macOS Apple SD Gothic Neo, Linux Noto Sans CJK KR
• ✓표 컬럼 폭 자동 추론 — 첫 열은 라벨에 맞춰 좁히고 데이터 열은 남은 폭을 content-proportional 분배
• ✓회람용 PDF에서 변경이력·버전번호·PI attribution 제거하는 redact_internal 플래그

관찰연구의 문헌 기반 변수 운영화. 데이터 사전 + 연구 질문 → 노출 / 결과 / 보정변수 정의, 컷오프, DB 변수 매핑이 인용으로 뒷받침된 표. Tier 0 dictionary-first 룰로 reviewer reject을 부르는 ad-hoc phenotype 정의를 차단. /search-lit과 /write-protocol Methods를 잇는 다리.

• ✓Dictionary-first Tier 0 강제 (codebook entry verbatim 인용)
• ✓/search-lit 출력을 /write-protocol Methods에 매끄럽게 연결
• ✓변수별 인용 출처 (source / row / verbatim mapping) 명시