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Snowflake 数据仓库自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 将 Snowflake 数据仓库操作自动化，可以探索数据库、模式、表，执行 SELECT/DDL/DML，并将这些流程嵌入跨应用管道，提升数据运维效率。

Salesforce Apex 代码质量指南

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本指南提供了一套全面的Apex代码开发最佳实践和质量检查清单。它涵盖了从性能优化（防止循环中的SOQL/DML）、安全控制（CRUD/FLS，防止注入）、到架构设计（共享模型，触发器设计）的各个方面。通过严格遵循这些规范，可以确保开发的Apex代码既健壮又安全，具备工业级水准。

Salesforce Flow设计与最佳实践

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github/awesome-copilot

本技能提供了一份全面的指南，用于设计、审查和部署Salesforce Flow。内容涵盖了流程类型的选择（如屏幕流、保存后流）、确保批量操作安全（避免循环内的数据库操作）、建立稳健的故障处理路径，以及执行自动化密度检查，旨在帮助用户构建健壮、可扩展的自动化业务流程。

计量因果识别策略指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套完善的实证经济学因果识别框架。它详细介绍了DID、IV、RDD、PSM、DML等复杂准实验设计，帮助作者系统性地诊断和提升研究设计的识别强度和稳健性，避免常见的计量误区，确保论文符合顶级学术期刊的严苛要求。

经济学因果识别高级方法

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南提供了一套专业的计量经济学分析框架，用于金融和贸易等领域的因果关系识别。它详细介绍了准实验设计（如DID、IV、RDD、DML）的最佳实践，并系统性地处理政策内生性、反向因果和预期效应等核心内生性问题，确保研究方法的严谨性。

高阶因果识别方法论指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了经济学实证研究中先进的因果推断方法论，涵盖交错DID、弱工具IV、断点回归（RDD）和双重机器学习（DML）等准实验设计。它提供了从基础概念到高级诊断测试（如平行趋势检验、偏误分解、弱工具检验）的完整流程和报告标准，确保实证结果的学术严谨性和可信度。

实证论文因果识别策略指南

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这是一份完整的实证研究因果识别策略指南，专门用于处理政策冲击下的因果推断问题。内容详细介绍了DID、IV、RDD和DML等高级计量经济学方法的最佳实践和自检清单，帮助研究者建立稳健的因果模型，提高论文的学术质量。

实证分析执行与审计

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能用于将复杂的实证研究设计（如DiD、IV、RDD、合成控制等）转化为可运行、可审计的统计估计。它负责协调调用相应的工具，完成模型拟合、生成关键诊断指标，并以标准格式输出结果，是进行高级因果推断分析的核心流程。

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