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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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Python统计建模与计量分析
statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
456
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。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
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。
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科学论文同行评审
peer-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
378
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。
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统计学与数据分析导师
03-data-analysis-stats
24kchengYe/human-skill-tree
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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。
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批量RNA-seq全流程分析
bulk-rnaseq
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
469
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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