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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。

量化金融模型与交易分析

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。

科学同行评审检查表

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为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。

统计显著性与A/B测试分析

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alirezarezvani/claude-skills

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。

科学同行评审检查表

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

为审稿人提供一套结构化流程，涵盖方法、统计、报告规范与建设性建议，便于跨学科开展严谨的科学稿件与基金评审。

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