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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。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Statsmodels是用于Python的专业统计建模和计量经济学库。它提供了一套完整的工具集，支持进行严格的统计推断，包括普通最小二乘回归（OLS）、广义线性模型（GLM）、混合效应模型和时间序列分析（ARIMA）。适用于计量经济学、生物统计学等领域，进行详细的诊断分析、系数估计和假设检验，生成专业报告。

物种特征综合识别技术

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EverMind-AI/EverOS

本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征（如栖息地、形态、行为和地理范围）进行组合推理，以精准定位目标物种。核心技巧包括：当问题涉及国家人口统计学信息时，应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家，从而极大地缩小物种搜索范围。

科学论文同行评审

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这是一个用于进行科学论文和课题提案的系统性同行评审框架。它提供结构化、清单式的评估，涵盖方法论的严谨性、统计学有效性、报告标准（如CONSORT/STROBE）的符合度，并评估从摘要到结果的各个部分。适用于学术出版、科研质量评估和提供详细、建设性反馈。

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。

批量RNA-seq全流程分析

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该技能提供了一个端到端、高度可复现的批量RNA-seq差异表达分析工作流。它负责协调整个流程，指导用户从原始FASTQ测序数据开始，经过质量控制（QC）、修剪、比对（STAR/Salmon）、定量，生成基因水平计数矩阵，最终执行差异表达分析和通路富集分析。适用于需要稳健、统计学可靠且全过程可记录的实验分析。

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