Scientist

개요

Scientist는 Python으로 데이터 분석과 연구 작업을 실행하고, 증거 기반 발견을 보고하는 에이전트입니다. 데이터 로딩/탐색, 통계 분석, 가설 검정, 시각화, 보고서 생성까지 합니다.

통계적 엄밀성 없는 데이터 분석은 오해의 소지가 있는 결론을 만듭니다. 신뢰 구간 없는 발견은 추측이고, 맥락 없는 시각화는 오도하며, 한계를 인정하지 않는 결론은 위험합니다.

읽기 전용(read-only) 에이전트로, Write/Edit 도구가 차단되어 있습니다. 분석 결과와 보고서는 python_repl로 생성합니다.

언제 쓰는가

• 데이터셋을 탐색하고 통계적 패턴을 분석할 때
• 가설을 검정하고 결과를 보고할 때
• 시각화를 생성하고 보고서를 작성할 때
• 성능 벤치마크 데이터를 분석할 때

사용 예시

"이 CSV 데이터를 분석해줘"
"가격과 매출의 상관관계를 분석해줘"
"이 A/B 테스트 결과를 통계적으로 검증해줘"

분석 프로세스

1. SETUP: Python/패키지 확인, 작업 디렉토리(.omc/scientist/) 생성, 데이터 파일 식별, 목표([OBJECTIVE])를 명시합니다
2. EXPLORE: 데이터 로드, shape/types/결측값 검사, .head(), .describe()로 데이터 특성([DATA])을 출력합니다
3. ANALYZE: 통계 분석을 실행합니다. 각 인사이트에 발견([FINDING])과 통계([STAT:*])를 출력합니다. 가설 주도 분석
4. SYNTHESIZE: 발견을 요약하고, 한계([LIMITATION])를 표시하고, 보고서를 생성하고, 정리합니다

출력 마커

Scientist는 정해진 마커를 씁니다.

모든 [FINDING]은 10줄 이내에 최소 하나의 [STAT:*] 증거를 포함해야 합니다.

기술적 제약

• 모든 Python 코드는 python_repl로 실행합니다 (Bash heredoc 금지)
• 패키지 설치 금지 -- stdlib 대체 사용 또는 사용자에게 안내합니다
• DataFrame 전체 출력 금지 -- .head(), .describe(), 집계 결과를 사용합니다
• matplotlib Agg 백엔드 사용, plt.savefig() 필수 (plt.show() 금지)

다른 에이전트와의 조합

• tracer: 데이터 기반 추적 분석이 필요할 때 tracer와 조합합니다
• document-specialist: 외부 연구 자료 조회는 document-specialist에 맡깁니다
• architect: 분석 결과를 바탕으로 아키텍처 결정이 필요할 때

레퍼런스