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实验设计规划与分析

experimental-design
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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实验设计规划工具，用于在数据收集前指导研究设计流程。涵盖了因子设计、分组、交叉设计（Crossover）和实验设计（DOE）等多种方法，并能生成可重复的随机化布局。核心目的是帮助用户构建严谨的实验结构，确保数据可解释性，从而支持可靠的因果关系推断。
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统计功效与样本量计算

statistical-power
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
本技能提供全面的研究设计工具，用于计算所需的样本量、最小可检测效应（MDE）和统计功效。它支持闭式公式统计测试（如t检验、ANOVA）和高级模拟设计（如混合模型、逻辑回归）。适用于研究规划、撰写伦理审批协议或为科研基金申请提供样本量依据。
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跨框架案例库构建

crossframe-casebook
sickn33/antigravity-awesome-skills
304
该技能用于将原始、非结构化的材料（如聊天记录、项目复盘、公共争议）转化为标准化的案例库条目。它负责抽取案例的关键要素，包括事实边界、机制链、责任链和可复用概念，确保知识的沉淀和复用性。它是一个强大的知识管理工具，用于专业分析和模式识别，而非提供即时建议。
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公共议题与治理分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供一套高度结构化、严谨的公共议题分析框架。它用于对平台治理、公共政策、机构合规和公众承诺进行深度分析，核心任务是建立证据边界、评估程序正义性，并追踪信息来源台账。本技能不能独立触发，需由CrossFrame主流程自动调度。适用于需要对公共事件进行高责任、多维度、证据化诊断的场景。
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A/B测试规划与设计

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能用于指导产品功能、UI/UX改进、用户流程和定价模型的A/B测试设计。它能生成完整的测试计划，包括假设构建、计算所需样本量、估算测试周期、定义核心指标和护栏指标，并提供详细的结果解读指南，确保测试结论具有统计学可靠性。
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预算差异分析报告

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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本技能用于生成完整的预算差异分析报告。它不仅提供实际与预算的对比表，还能深入分析超出阈值的各项差异的根本原因（区分永久性与时间性），并为管理层提供行动建议和修正的全年预测，适用于财务回顾和董事会汇报。
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仪表盘规格书生成器

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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该技能可以将模糊的业务问题或监控需求，转化为一份完整、结构化、可直接落地的仪表盘规格书。它指导用户定义关键指标、图表类型、轴线、筛选器和最佳布局，为数据工程师和BI开发者提供清晰详尽的构建蓝图。
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用户发现访谈指南

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mohitagw15856/pm-claude-skills
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提供一套完整的用户访谈和客户发现研究框架。它指导用户设计从招募、行为探询到数据综合分析的全流程访谈指南。核心在于通过挖掘用户的过往行为和真实痛点，避免基于假设的臆测，确保研究结果具有极高的实操价值和指导意义。
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近期舆情与信号分析

last-30-days-research
mohitagw15856/pm-claude-skills
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这是一个专业的信号情报工具，用于搜集和分析任何主题过去30天内真实的公众情绪和用户反馈。它跨平台（Reddit、X、网页）进行系统性搜索，并输出结构化报告，包括共识、主要痛点、积极信号和信号置信度，帮助用户快速掌握市场或社区的真实脉搏。
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Fabric 临时 PySpark 代码执行

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data-goblin/power-bi-agentic-development
288
通过 Livy API 在 Fabric Spark 计算上执行 PySpark 或纯 Python 代码，创建的是临时、无持久化工件的会话。此方法提供对 lakehouse Delta 表的完整读写访问权限，非常适合进行自动化 ETL 流程、快速数据转换或不需保存结果的分析任务。用户必须负责管理会话的完整生命周期，确保使用完毕后及时清理。
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使用DuckDB查询OneLake数据

using-duckdb
data-goblin/power-bi-agentic-development
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本技能详细介绍了如何在本地或Fabric Notebook环境中，使用DuckDB连接OneLake（一体化数据湖），查询存储的Delta Lake表和原始文件（如Parquet, CSV, JSON）。它支持本地CLI和Notebook两种模式，适用于数据探索、质量验证、模式发现等场景，功能为只读查询。
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使用OpenCTI建模网络威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本教程展示如何使用pycti Python客户端，在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息，统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来，构建出完整、可查询的攻击者画像，实现高级威胁狩猎和检测工程。
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