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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.

계산 복잡성, 알고리즘, 데이터 구조를 사용하여 컴퓨터 과학 렌즈를 통해 이벤트를 분석합니다. 타당성, 확장성, 보안을 평가하기 위한 시스템 아키텍처, 정보 이론 및 소프트웨어 엔지니어링 원칙. 알고리즘 효율성, 시스템 설계, 계산 제한, 데이터 관리 및 기술 절충에 대한 통찰력을 제공합니다. 사용 시기: 기술 평가, 시스템 아키텍처, 알고리즘 설계, 확장성 분석, 보안 평가. 평가: 계산 복잡성, 알고리즘 효율성, 시스템 아키텍처, 확장성, 데이터 무결성, 보안. 출처: zpankz/mcp-skillset.

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