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统计学与数据分析导师

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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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配置Clari API认证与数据导出

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何为Clari设置安全的API访问权限。学习生成API凭证、配置环境变量以及测试连接，从而将关键的收入情报和预测数据导出到数据仓库（如Snowflake或BigQuery）。内容覆盖了标准Clari API和Copilot API的集成步骤。
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ClickHouse生产环境就绪检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单提供了一套全面的ClickHouse生产环境就绪检查流程。它覆盖了从表结构设计（MergeTree、分区）、服务器配置调优、数据备份策略、监控告警设置（延迟、内存），到安全加固和应用集成等所有关键环节，确保系统上线前达到最佳的稳定性和可靠性。
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Snowflake陷阱与最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能集旨在帮助用户识别和避免在使用Snowflake时常见的反模式和错误。内容覆盖了SQL优化、资源监控、数据加载流程（如幂等性MERGE）以及最小权限原则等关键最佳实践。适用于系统审计、新用户培训或日常代码审查，确保数据平台的高性能和成本合规。
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Power BI报表审计与评估

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data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能提供了一个全面的Power BI报表评估框架。它能从报告的质量、使用率、性能指标和结构完整性等方面进行评估，覆盖报告的整个生命周期。通过分析使用数据、受众覆盖率和性能瓶颈，输出可操作的优化建议，确保报告既有效又易于维护。
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数据资产健康度检查

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用Monte Carlo的可观测性平台，为数据资产生成全面的健康报告。它会检查数据的新鲜度、活跃警报、监控覆盖率、资产重要性以及上游依赖关系，适用于用户需要评估数据表可靠性或状态的场景。
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向量搜索与嵌入相似度引擎

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ruvnet/ruflo
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提供先进的向量搜索功能，包含大规模（HNSW）和热点模式路由（WASM）两条路径。支持百万级向量搜索，并集成了RaBitQ 1-bit量化技术，实现内存优化。还支持适用于层级数据的双曲空间搜索和跨命名空间搜索，覆盖全场景检索需求。
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学术数据分析报告标准

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了符合AERA标准的严谨学术数据分析报告要求。它覆盖了多层次模型、测量学、准实验设计和定性分析等多种方法，旨在确保研究结果具备足够的证据支持和透明度，达到可重复研究的学术标准。
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学术文献系统综合指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南提供了一套严谨的学术文献综合方法论，适用于撰写高水平的文献综述。它指导研究人员如何建立系统化的文献覆盖度、设计结构化的编码矩阵，并选择合适的整合方法（叙事式、系统式或计量学），帮助用户超越简单的总结，构建出可追溯、完整的知识图谱。
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综述全面性与平衡性审核

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
458
本技能用于审核学术文献综述（如心理学年度综述），以确保其具备高度的学术严谨性、平衡性和客观性。它检查综述是否覆盖了所有派系和理论，确保证据权重基于设计强度和可重复性（而非简单的票数），并警惕自我推销和学术偏见，适用于对高风险科学综述进行学术公平性审核。
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综述透明度与可重复性文档

arsoc-transparency-and-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在指导作者如何系统性地记录文献综述的严谨性。它指导用户建立全面的“覆盖记录”（Near-PRISMA），详细说明文献检索和筛选流程，并确保综述中进行的任何定量合成（如元分析）都能通过公开存储数据和代码来实现完全可重复性。
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经济计量推断细节检查

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
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本指南旨在帮助用户对高水平的经济计量论文进行推断细节的全面检查。内容覆盖了统计推断的多个核心痛点，包括聚类层级的选择依据、弱工具变量（IV）的处理方法、多重假设检验的校正，以及标准误的正确报告，确保学术论文方法论的严谨性。
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