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实验结果与结论验证

result-to-claim

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

本工具用于系统性地评估完整的实验数据和指标，判断这些结果是否支持预设的研究假设或结论。它整合了来自W&B、日志等多个来源的数据，并调用AI模型进行客观判断，生成结构化的评估报告。这确保了研究结论的严谨性，指导研究人员决定是确认结论、收窄范围，还是设计补充实验。

财务模型搭建器

officecli-financial-model

iOfficeAI/AionUi

在 Excel 中根据假设表自动生成互联的财务模型（损益表、资产负债表、现金流、DCF、股权表、情景分析），确保每个数字由公式驱动，便于快速得到可靠的财务预测。

结构化项目计划执行

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jnMetaCode/superpowers-zh

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。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

科学假设生成

hypothesis-generation

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

通过文献梳理、证据融合、竞品假设和实验设计，引导生成可检验的科学假设，并要求配备 AI 科学图示以完成报告。

科学创想伙伴

scientific-brainstorming

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

面向早期研究的对话式思维伙伴，帮助生成新颖假设、发掘跨学科类比、质疑既有假设并梳理实验思路，为科学创意和方法设计提供结构化支持。

统计分析与假设检验指南

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K-Dense-AI/scientific-agent-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/scientific-agent-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。

生成一页战略简报

alirezarezvani/claude-skills

该工具可以将原始话题或会议记录转化为结构化的“一页战略简报”。它强制使用者明确核心问题、可选方案、假设、约束条件、成功指标和失败信号，是任何严肃战略决策流程的必要第一步。适用于董事会前的对齐和防止范围蔓延。

假设检验的实体尽职调查

alirezarezvani/claude-skills

这是一个决策级的实体研究工具，能够为目标实体（公司、人物等）生成一份包含假设检验的深度报告。它要求用户预设待验证的假设，然后通过调用多个专业API和网络资源，系统性地搜集证据，输出可编辑的Word报告。报告包含关键事实、红旗警示、网络信号和关键对话切入点，极适用于投资尽职调查、竞品分析或重要会议准备。

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