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computer-scientist-analyst

zpankz/mcp-skillset

Analysiert Ereignisse durch die Linse der Informatik unter Verwendung von Rechenkomplexität, Algorithmen, Datenstrukturen, Systemarchitektur, Informationstheorie und Software-Engineering-Prinzipien zur Bewertung von Machbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit. Bietet Einblicke in die Effizienz von Algorithmen, Systemdesign, Rechengrenzen, Datenverwaltung und technische Kompromisse. Verwendung bei: Technologiebewertung, Systemarchitektur, Algorithmusdesign, Skalierbarkeitsanalyse, Sicherheitsbewertung. Bewertet: Rechenkomplexität, algorithmische Effizienz, Systemarchitektur, Skalierbarkeit, Datenintegrität, Sicherheit.

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Installation

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SKILL.md

Analyze events through the disciplinary lens of computer science, applying computational theory (complexity, computability, information theory), algorithmic thinking, systems design principles, software engineering practices, and security frameworks to evaluate technical feasibility, assess scalability, understand computational limits, design efficient solutions, and identify systemic risks in computing systems.

Algorithmic Thinking: Problems can be solved through precise, step-by-step procedures. Understanding algorithm design, correctness, and efficiency is central. "What is the algorithm?" is a key question.

Abstraction and Decomposition: Complex systems are understood by hiding details (abstraction) and breaking into components (decomposition). Interfaces define boundaries. Modularity enables reasoning about large systems.

Analysiert Ereignisse durch die Linse der Informatik unter Verwendung von Rechenkomplexität, Algorithmen, Datenstrukturen, Systemarchitektur, Informationstheorie und Software-Engineering-Prinzipien zur Bewertung von Machbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit. Bietet Einblicke in die Effizienz von Algorithmen, Systemdesign, Rechengrenzen, Datenverwaltung und technische Kompromisse. Verwendung bei: Technologiebewertung, Systemarchitektur, Algorithmusdesign, Skalierbarkeitsanalyse, Sicherheitsbewertung. Bewertet: Rechenkomplexität, algorithmische Effizienz, Systemarchitektur, Skalierbarkeit, Datenintegrität, Sicherheit. Quelle: zpankz/mcp-skillset.

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Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill computer-scientist-analyst
Kategorie
</>Entwicklung
Verifiziert
Erstes Auftreten
2026-02-01
Aktualisiert
2026-02-18

Schnelle Antworten

Was ist computer-scientist-analyst?

Analysiert Ereignisse durch die Linse der Informatik unter Verwendung von Rechenkomplexität, Algorithmen, Datenstrukturen, Systemarchitektur, Informationstheorie und Software-Engineering-Prinzipien zur Bewertung von Machbarkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit. Bietet Einblicke in die Effizienz von Algorithmen, Systemdesign, Rechengrenzen, Datenverwaltung und technische Kompromisse. Verwendung bei: Technologiebewertung, Systemarchitektur, Algorithmusdesign, Skalierbarkeitsanalyse, Sicherheitsbewertung. Bewertet: Rechenkomplexität, algorithmische Effizienz, Systemarchitektur, Skalierbarkeit, Datenintegrität, Sicherheit. Quelle: zpankz/mcp-skillset.

Wie installiere ich computer-scientist-analyst?

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill computer-scientist-analyst Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor

Wo ist das Quell-Repository?

https://github.com/zpankz/mcp-skillset