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创意精炼与概念验证
idea-refine
addyosmani/agent-skills
217
该技能提供了一个结构化的三阶段流程,帮助用户将模糊的原始创意提升为清晰、可执行的概念。它结合了发散式思维(拓展变体)、收敛式评估(压力测试)和假设验证,用于定义核心问题、确定MVP范围,并明确列出不包含的功能点,确保项目有清晰的方向和边界。
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系统根源原因分析
root-cause-analysis
rohitg00/skillkit
308
本技能提供一套系统化、流程化的根源原因分析框架。它指导用户超越表面症状,通过“五问法”、假设驱动测试、日志和代码证据收集等步骤,深入挖掘软件缺陷或系统错误背后的真正成因。适用于处理复杂、间歇性或难以定位的技术问题。
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统计显著性与A/B测试分析
statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
322
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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结构化项目计划执行
executing-plans
jnMetaCode/superpowers-zh
99
本技能用于指导系统性地执行详细的书面开发计划。流程首先要求进行批判性审查,识别计划缺陷、依赖缺失和环境假设。随后,任务将按顺序执行,每完成一步都需要进行严格的验证和代码提交。整个流程覆盖了异常处理(如测试失败、依赖缺失)和最终报告生成,确保开发过程严谨、可追溯、可控。
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根因系统化调试流程
systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
82
本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是:必须找到问题的根本原因,而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查(数据流追踪、收集证据)、模式分析、科学假设验证,到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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基于LLM的假设生成与测试
hypogenic
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
441
Hypogenic是一个用于加速科学发现的框架,它能自动化地在复杂表格数据集上生成和测试假设。该工具支持数据驱动(HypoGeniC)、文献深度整合(HypoRefine)以及两者结合(Union)三种模式。适用于需要系统性探索多个理论和模式的领域,如欺骗检测、内容分析和预测建模,极大地提升了科研效率。
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科学假设生成
hypothesis-generation
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
213
本技能指导用户遵循科学方法论,从观察或初步数据出发,系统性地构建可测试的科学假设。它涵盖了文献检索、证据综合、提出多个竞争假设、评估假设质量(如可证伪性),并设计详细的实验方案。报告中强制要求使用科学示意图进行可视化。
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假设情景可能性探索器
what-if-oracle
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
95
本技能提供结构化的“假设情景”分析框架,用于探索不确定的未来和复杂的决策点。它不会给出单一预测,而是绘制完整的可能性空间,通过模拟4至6个不同分支(如最佳、最差、意外、反主流)来评估风险和制定预案。适用于战略规划、危机应对和深度决策测试。
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提案质疑与批判性思维
devil-advocate
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
408
本模式扮演建设性批判者和压力测试员,用于对任何想法、方案或战略进行深入质疑。它能系统性地挑战潜在假设,找出边缘案例,预见利益相关者的不同角度反对意见,并提供可操作的改进建议。适用于需要全面、严谨地打磨计划,降低项目风险的场景。
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假设检验与产品决策
hypothesis-tester
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
62
作为一个专业的实验设计伙伴,本工具旨在指导产品经理将模糊的业务假设转化为可测试的假说。它帮助用户进行严谨的A/B测试设计、设定关键指标(包括核心指标和护栏指标),并提供客观的实验结果解读,最终支持基于数据的决策制定(发布、迭代或淘汰)。
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严谨的Bug诊断方法论
diagnose
mksglu/context-mode
418
这套系统化的多阶段指南,用于处理复杂的Bug和性能回归。它要求构建可靠的反馈循环(如测试用例、测试工件),提出可证伪的假设,进行有针对性的仪器化调试,并进行严格的回归测试。确保调试工作结构化、高效且可重复,适用于复杂软件缺陷的分析。
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A/B测试与实验设计指南
ab-test-setup
aitytech/agentkits-marketing
278
本指南提供了一个全面的框架,用于设计统计学上严谨的A/B测试、拆分测试和多变量实验。内容涵盖了从构建强有力假设、计算样本量,到为不同业务场景选择适当的主要、次要和保护性指标等所有环节。
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