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A/B测试设计指南

coreyhaines31/marketingskills

指导团队从假设、样本量、指标到实现与分析，系统搭建 A/B 测试与增长实验体系，确保结论可量化、风险受控。

超细粒度背景审计

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trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

超细粒度背景审计

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trailofbits/skills

在漏洞挖掘前激活一个超细粒度逐行分析模式，持续跟踪上下文、假设与不变量，帮助 Claude 建立稳定的架构理解，避免断层与瞎猜，适合安全审计和架构评审准备。

数据驱动特征开发流程

data-engineering-data-driven-feature

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

系统调试策略

debugging-strategies

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一套系统化的调试方法论，旨在帮助用户将解决复杂软件问题（如难以复现的Bug、性能瓶颈或生产故障）的过程，从盲目猜测转变为科学的、可验证的步骤。它指导用户进行假设提出、实验设计和范围缩小，实现高效的根因分析。

AI辅助深度调试与根因分析

debugging-toolkit-smart-debug

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个专家级、全流程的软件调试与故障排查指南。它指导用户如何结合AI能力和可观测性数据（如APM、分布式追踪、日志），进行系统性的问题分层、假设生成和根本原因分析。适用于处理复杂的生产环境故障、性能瓶颈和软件缺陷。

系统化调试与根因分析

debugging-wizard

Jeffallan/claude-skills

该指南提供了一套系统化的调试方法论，帮助用户分析复杂的代码错误。它指导用户如何从堆栈跟踪和日志中定位故障点，并通过假设验证和隔离测试，找到问题的根本原因，从而彻底解决代码中的Bug或崩溃问题，是专业故障排除和质量保证的必备技能。

智能故障诊断与根因分析

error-diagnostics-smart-debug

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程，用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期，包括初始分诊、收集可观测性数据（如错误追踪、APM指标、分布式追踪），生成假设、选择合适的调试策略（如时间旅行、混沌工程），并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。

结构化批判性思维分析

Jeffallan/claude-skills

本技能提供结构化的批判性推理框架，用于对想法、计划或决策进行深度压力测试。它可以扮演魔鬼代言人、进行预验尸分析（Pre-mortem）、红队演习或假设审计。通过运用苏格拉底质疑、辩证法和证伪主义等多种高级模式，帮助用户发现盲点、弱点和未明言的隐藏假设。

Excel 建模工作流程指南

ComposioHQ/awesome-claude-skills

提供处理 .xlsx 文件的流程，包括建立、修改、分析、保留公式格式与假设，配合 pandas/openpyxl 操作并用 LibreOffice 重新计算确保无错的财务模型。

统计分析与假设检验指南

statistical-analysis

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

本技能提供系统性的统计分析流程指导，主要应用于学术研究。它帮助用户选择合适的假设检验方法（如t检验、方差分析、回归等），进行假设前提检查以及效应量计算。功能涵盖从数据诊断到生成符合APA格式的专业报告的全过程。

Python统计建模与计量分析

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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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