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Excel 建模工作流程指南

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提供处理 .xlsx 文件的流程，包括建立、修改、分析、保留公式格式与假设，配合 pandas/openpyxl 操作并用 LibreOffice 重新计算确保无错的财务模型。

PyDESeq2 差异表达分析

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PyDESeq2 将 DESeq2 差异表达流程搬到 Python 中，可加载批量 RNA-seq 计数、设定设计公式、拟合模型、执行 Wald 检验并做 FDR 校正，支持 apeGLM 收缩及与 pandas/AnnData 流程衔接，便于导出基因级统计结果。

DAX公式性能优化

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github/awesome-copilot

指导 Power BI DAX 专家从性能、可读性、最佳实践和可维护性角度评审公式，建议变量复用、上下文调整与容错处理后输出优化后的公式及说明，适合复杂分析模型。

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。

进阶Excel电子表格建模

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aitytech/agentkits-marketing

这是处理和分析复杂电子表格（.xlsx）的进阶技能。核心能力是将所有计算都通过动态的Excel公式实现，杜绝硬编码值。该技能支持使用pandas进行数据分析、遵循严格的财务建模标准（如颜色编码、格式化），确保报告具备高可维护性和准确性，适用于专业的财务报告和数据分析场景。

Bilig工作簿：自动化表格计算

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sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个代码驱动的电子表格运行时，允许智能体通过API而非依赖UI来处理复杂的表格业务逻辑和公式计算。它适用于报价计算器、预算模型、数据验证等场景，旨在用确定性的工具调用取代脆弱的界面自动化，确保计算过程的可靠性。

电子表格公式助手

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ComposioHQ/awesome-codex-skills

这是一个专业的电子表格公式编写与调试工具。它能帮助用户创建和优化复杂的公式、数据透视表和数组公式，支持Excel和Google Sheets等多个平台。该工具不仅提供详细的工作示例，还能检查各种边缘情况（如空行、数据类型混用），确保公式的可靠性和跨平台兼容性。

统计功效与样本量计算

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

用于研究设计规划，计算统计检验所需的最小样本量和统计功效。该工具支持闭式公式（如t检验、方差分析）和基于仿真的复杂模型（如混合效应模型、生存分析）。可用于确定最小可检测效应（MDE），或为科研提案、伦理审批（IRB）等提供样本量依据，确保研究具有足够的统计效力。

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