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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。

BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。

BGPT结构化论文检索

bgpt-paper-search

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

BGPT论文检索通过远程MCP服务，从全文提取实验数据和方法、量化结果、样本与质量评分，便于进行系统综述、证据整理和元分析准备。

TileDB VCF 变体存储

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

TileDB-VCF 使用 TileDB 稀疏数组高效管理 VCF/BCF 变异数据，支持增量样本、并行区域查询、云本地存储与导出，适合群体基因组分析与变异数据库构建。

零样本时间序列预测模型

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。

A/B测试与实验设计

alirezarezvani/claude-skills

该技能是A/B测试和产品实验的专家指南。它帮助用户设计和规划具有统计学严谨性的实验，涵盖了从构建假设、选择关键指标、计算样本量到结果分析的完整流程，旨在提供可执行的商业洞察。

实验设计指南

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alirezarezvani/claude-skills

帮助产品团队撰写假设、定义指标、估算样本量、使用 ICE 优先级、以及解读统计结果，确保实验在业务决策中既实用又有说服力。

统计显著性与A/B测试分析

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alirezarezvani/claude-skills

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。

利用数字定位学术论文

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EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户如何为学术论文构建高精确度的搜索查询。用户不应仅依赖宽泛的主题关键词，而应优先结合论文中提及的具体数值锚点，例如精确的样本量、人口百分比、浓度值或年份范围，并将其与研究方法和学科关键词结合。使用这些数字锚点能极大地提高搜索结果的唯一性和准确性，从而精确定位所需的原始研究。

科学文献搜索与数据结构化提取

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K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本技能用于科学文献综述和证据综合。它能够搜索包含完整文本的科学论文，并提取超越摘要的结构化、定量数据。返回结果包括方法、定量结果、样本大小、质量评分和25个以上的元数据字段，非常适用于进行系统综述和元分析。

DeepTools：NGS数据分析工具包

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

deepTools是一个全面的命令行工具包，用于处理和分析高通量测序数据。它支持ChIP-seq、RNA-seq、ATAC-seq等多种NGS实验类型。核心功能包括将BAM文件转换为归一化覆盖度轨道（bigWig），执行质量控制（QC），进行样本关联分析，并生成用于学术发表的热图和谱图等高质量可视化结果。

TimesFM 零样本时间序列预测

timesfm-forecasting

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 TimesFM 基础模型进行零样本时间序列预测。用户无需训练任何模型，即可对任何单变量时间序列（如销售、传感器数据）进行点预测和置信区间预测，支持高效的批量预测，并包含系统资源检查。

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