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数据驱动特征开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能，覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试，到设计数据管道和实现全链路埋点（instrumentation）的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。

统计分析与假设检验指南

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

基于LLM的假设生成与测试

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Hypogenic是一个用于加速科学发现的框架，它能自动化地在复杂表格数据集上生成和测试假设。该工具支持数据驱动（HypoGeniC）、文献深度整合（HypoRefine）以及两者结合（Union）三种模式。适用于需要系统性探索多个理论和模式的领域，如欺骗检测、内容分析和预测建模，极大地提升了科研效率。

科学假设生成

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能指导用户遵循科学方法论，从观察或初步数据出发，系统性地构建可测试的科学假设。它涵盖了文献检索、证据综合、提出多个竞争假设、评估假设质量（如可证伪性），并设计详细的实验方案。报告中强制要求使用科学示意图进行可视化。

综合统计分析与报告工具

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本工具提供系统化的统计分析流程指导，适用于学术研究和定量分析。它涵盖了从检验假设（t检验、方差分析、回归、相关性）到数据诊断、假设检验、效应量计算，直至生成符合APA格式的专业报告的全过程。帮助用户科学选择合适的统计模型。

统计学与数据分析导师

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24kchengYe/human-skill-tree

本导师旨在培养用户深层次的统计学思维能力。它覆盖了数据分析的完整流程，包括描述性统计、数据可视化、假设检验和回归建模。强调理解统计方法背后的逻辑和原理，而非机械地套用公式。适用于所有使用Python, R, SPSS等工具进行数据分析的学习者。

实验结果完整性审计

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

用于对实验结果进行全面的可信度审计。它会系统性地检查实验数据是否存在虚假基准、得分归一化欺诈或凭空捏造的结果，确保报告的实验结论具有方法论的严谨性和可靠性。

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