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统计显著性与A/B测试分析

statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
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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。
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Arize数据集管理与查询

arize-dataset
github/awesome-copilot
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该技能提供了一套完整的Arize数据集管理能力，支持数据集的创建、版本化、查询和导出。用户可以通过`ax` CLI执行数据集的CRUD操作、追加示例记录，并以JSON、CSV等格式导出数据。特别适用于需要为模型开发和测试准备测试数据、生成评估样本或获取黄金数据集的场景。
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GA4 数据自动化工具

google-analytics-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Composio 的 Rube MCP 自动化 GA4 报表与属性管理，涵盖账号/属性发现、标准/批次/透视/漏斗报表以及关键事件管理，便于分析师免于重复 UI 操作。
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Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
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这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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时间序列机器学习工具箱

aeon
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Aeon是一个兼容scikit-learn的Python时间序列机器学习工具包。它全面支持时间序列的多个核心分析任务，包括分类、回归、聚类、预测（Forecasting）、异常检测和相似性搜索。适用于所有涉及连续时间模式或时间索引复杂数据的分析场景。
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基因调控网络推断

arboreto
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Arboreto是一个强大的Python库，用于从各种基因表达数据集（如单细胞或批量RNA-seq）推断基因调控网络（GRN）。它利用GRNBoost2和GENIE3等算法，识别转录因子与目标基因之间的关键调控关系。支持Dask分布式计算，适用于大规模高通量转录组学分析。
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科学文献搜索与数据结构化提取

bgpt-paper-search
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能用于科学文献综述和证据综合。它能够搜索包含完整文本的科学论文，并提取超越摘要的结构化、定量数据。返回结果包括方法、定量结果、样本大小、质量评分和25个以上的元数据字段，非常适用于进行系统综述和元分析。
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系统资源检测与计算策略

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能用于在进行任何计算密集型任务前，自动检测并报告系统所有的计算资源，包括CPU核心数、GPU支持（NVIDIA、AMD、Apple Silicon）、内存和磁盘空间。它不仅提供简单的资源指标，更生成包含战略性、上下文感知建议的JSON报告。这些建议能指导用户在数据分析或模型训练前，做出最佳的计算架构决策，例如是否需要采用Dask进行内存外计算，或选择最佳的并行处理参数。
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网络图分析与处理

networkx
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NetworkX 是一个强大的 Python 库，用于创建、操作和分析复杂的网络结构和图。它提供了完整的图算法工具集，支持最短路径、中心性计算、社区检测等核心功能，并能处理社会网络、生物网络等多种复杂系统建模，适用于科学研究和系统分析。
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量子机器学习计算框架

pennylane
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PennyLane是一个强大的、硬件无关的量子计算框架，用于训练量子电路，包括量子神经网络。它提供量子电路的自动微分能力，使得与PyTorch和JAX等经典机器学习库的集成无缝实现。适用于实现变分算法（如VQE、QAOA）和模拟复杂的量子系统。
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RNA-seq差异基因表达分析

pydeseq2
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PyDESeq2是用于分析批量RNA-seq原始计数数据的差异基因表达分析工具。它提供了一个完整的生物信息学工作流，支持多因素设计、归一化处理、离散度收缩和统计检验（包括FDR校正）。它能够帮助用户将传统的R语言DESeq2工作流程平稳、高效地迁移到Python环境中。
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PyMC：贝叶斯概率建模与推断

pymc
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyMC是一个专业的Python库，用于实现贝叶斯统计建模和概率编程。它支持构建复杂的层次化模型、时间序列等，并使用MCMC采样（NUTS）进行高级推断。本技能涵盖了完整的建模流程，包括模型构建、先验检查、参数拟合、诊断和后验预测检验，用于实现严谨的不确定性量化。
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