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进阶候选人数据分析工作流

juicebox-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
475
本工作流用于对大规模人才智能数据集进行深度分析。用户可以构建具备多维度筛选条件的自定义查询，执行跨数据集比较（如不同时间段的候选人池对比），并按地域聚合技能密度。这对于需要识别市场趋势和优化招聘策略的招聘团队至关重要。
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足球实体假设与验证

football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体（球员或俱乐部）。当搜索结果提供初步线索，或当问题提供了足够的详细约束条件（如国籍、时代、联赛）进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索，并交叉比对所有约束（如出生年份、职业生涯等）以确保信息准确性。
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板球运动员生涯数据验证

cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
401
本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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LLM辅助假设生成与审计

hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
180
该技能用于利用大型语言模型（LLM）和带标签的数据集，迭代地提出和评分文本模式，生成候选假设和任务预测统计。它提供了一套严格的本地审查工作流，强调数据集的哈希审计、配置验证，明确指出其输出仅为候选结果，不能作为科学或临床结论。
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科学假说生成与测试框架

hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
276
该框架指导用户将原始观察数据转化为严谨、证据受限且可测试的研究计划。它涵盖了建立研究问题（如PICO）、构建候选假说、提出竞争性解释、定义因果估计量和制定预注册分析方案，旨在帮助用户科学、透明地推进研究，并强调了科学的伦理和方法论边界。
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社交媒体缺陷报告聚类

bug-clustering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
该技能是内部流程，用于处理原始的X/Twitter帖子，将其转化为结构化的缺陷报告。其流程包括解析、内容去重、PII脱敏、可靠性评分和分类，最终利用签名算法将相关的缺陷报告进行聚类。适用于大规模社交媒体缺陷工单的高效分流与分析。
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高级因果识别策略指南

acr-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
372
本指南提供了会计和金融实证研究的完整计量经济学方法论，用于建立因果关系。它详细涵盖了差异中的差异（DID）、倾向得分匹配（PSM）、Heckman选择模型和工具变量（IV）等高级技术，特别强调如何利用监管或制度外生冲击来满足顶级学术期刊的严谨要求。
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美国经济学期刊：政策适用性评估

aej-economic-policy
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
142
本技能指导作者评估其应用经济学论文是否符合《美国经济学期刊：经济政策》的发表标准。核心在于评估文章是否同时具备严谨的因果识别（如DiD、IV、RDD）和明确、具有实际影响的政策相关性。适用于论文的重构、定位和自我审查。
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因果推断识别策略指南

aeja-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
184
本指南为实证微观经济学研究提供一套严谨的因果识别框架，旨在帮助用户为因果推断的识别路径进行系统辩护。内容涵盖了RCT、双重差分（DiD）、回归断点（RDD）和工具变量（IV）等前沿方法的最新最佳实践和常见陷阱，确保所有因果假设都经得起检验。
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宏观经济经验识别方法指南

aejmac-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
480
本指南为宏观经济学顶级期刊提供了严谨的经验识别方法论标准。它详细介绍了结构VAR（SVAR）、局部投影（LP）、高频和微观数据等高级计量方法。核心目的是帮助作者明确论证数据如何映射到动态因果对象（如脉冲响应或乘数），系统性地解决内生性、预期效应和结构性断裂等关键问题，确保研究结果的可靠性和可复现性。
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政策评估的因果识别方法

aejpol-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
77
这份指南提供了在实证政策论文中建立可信因果关系的严格方法论标准。它详细介绍了高级计量经济学技术，如双重差分（DiD）、工具变量（IV）、回归不连续设计（RDD）和随机对照试验（RCT），帮助研究人员超越简单的相关性分析，证明观察到的效应确实源于政策干预。
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实证论文因果识别策略指南

aeri-identification
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
490
本指南为顶级期刊（如AER: Insights）实证论文提供了严格的方法论指导。它系统阐述了在因果推断（如DID、RDD、IV）和结构模型中的识别策略，强调必须将设计、假设和关键诊断结果做到极致的清晰、透明和简洁，确保结论具备高度可信度。
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