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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
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。
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统计显著性与A/B测试分析
statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
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该工具是专业的统计分析助手,专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量,执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析,并核心区分“统计显著性”与“实际意义”,确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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基于LLM的假设生成与测试
hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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。
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科学假设生成
hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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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。
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