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Python统计建模与计量分析

statsmodels
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
456
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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投资人路演资料构建指南

investor-materials
affaan-m/everything-claude-code
496
用于构建一套连贯、可信、易于辩护的投资者资料，包括路演PPT、财务模型和商业概要。核心原则是建立单一事实来源，确保所有数据和假设保持一致性，帮助初创企业提高融资资料的可信度和专业度。
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系统化调试流程

systematic-debugging
obra/superpowers
451
指导工程师遵循四阶段调试流程，先调查根因、分析模式、验证假设，再实施变更，确保凭证后再修复，避免盲目试错。
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假设情境探索器

what-if-oracle
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
176
通过分支场景分析探索不确定未来，为决策前的风险、机会与触发条件提供明确应对方案。
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结构化发现流程

discovery-process
deanpeters/Product-Manager-Skills
108
引导产品团队完整经历从问题设定到验证解决方案的发现流程，结合用户访谈、洞察整理与实验验证，帮助在投入开发前先确认假设是否成立。
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史诗假设框架

epic-hypothesis
deanpeters/Product-Manager-Skills
323
帮助产品团队把大型计划拆解为可验证假设，明确行动、受益人、期望成果和验证方式，在规划路线图或交付前把不确定性揭示出来。
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待完成任务分析框架

jobs-to-be-done
deanpeters/Product-Manager-Skills
136
利用JTBD框架分解客户的功能、社交、情感诉求与痛点收益，验证产品假设、优先级规划、微调传播，聚焦用户真正的动机而非表层功能请求。
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精益UX洞察画布

lean-ux-canvas
deanpeters/Product-Manager-Skills
364
采用 Lean UX 画布 v2，引导团队以业务问题为中心梳理成果、用户与假设，快速聚焦核心认知缺口并设计小规模实验，防止错误方向上的开发投入。
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生命验证探针

pol-probe
deanpeters/Product-Manager-Skills
249
定义并记录轻量可抛弃的生命验证探针，用于快速验证单一风险假设，在投入生产软件前获取残酷真相，避免原型戏剧化。
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生命验证探针决策

pol-probe-advisor
deanpeters/Product-Manager-Skills
172
帮产品经理结合假设、风险和资源，选出最合适的 Proof of Life 验证方式，让他们用最便宜的原型揭示关键真相，而不是构建熟悉的工具。
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问题界定画布

problem-framing-canvas
deanpeters/Product-Manager-Skills
159
通过 MITRE 的问题界定画布，按向内/向外/重构三个阶段发问，帮助团队澄清假设、照顾被忽视的利益相关者，用公平导向的视角输出可执行的问题陈述和 HMW 问题，避免先入为主的解决思维。
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原型角色概览

proto-persona
deanpeters/Product-Manager-Skills
101
利用现有调研、市场动向与团队洞察快速构建原型用户画像，帮助产品早期对齐并识别待验证的假设。
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