تحقق من الإحصائيات من البيانات الأولية من خلال فحص المنهجية واختبار الأهمية والتحقق من صحة المطالبة واكتشاف التحيز. يُستخدم عند التحقق من صحة الادعاءات الإحصائية، أو التحقق من صحة نتائج البحث، أو تدقيق تحليل البيانات.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي statistics-verifier بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: travisjneuman/.claude.
Structured frameworks for verifying statistical claims, validating research methodology, and detecting analytical errors and biases.
| Red Flag | What It Means | Action |
| No sample size given | Cannot assess reliability | Request or estimate N | | Only relative risk reported | May hide small absolute effect | Calculate absolute difference | | "Up to X%" framing | Cherry-picked best case | Ask for median or mean | | No confidence interval | Precision unknown | Treat with skepticism |
تحقق من الإحصائيات من البيانات الأولية من خلال فحص المنهجية واختبار الأهمية والتحقق من صحة المطالبة واكتشاف التحيز. يُستخدم عند التحقق من صحة الادعاءات الإحصائية، أو التحقق من صحة نتائج البحث، أو تدقيق تحليل البيانات. المصدر: travisjneuman/.claude.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/travisjneuman/.claude --skill statistics-verifierتحقق من الإحصائيات من البيانات الأولية من خلال فحص المنهجية واختبار الأهمية والتحقق من صحة المطالبة واكتشاف التحيز. يُستخدم عند التحقق من صحة الادعاءات الإحصائية، أو التحقق من صحة نتائج البحث، أو تدقيق تحليل البيانات. المصدر: travisjneuman/.claude.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/travisjneuman/.claude --skill statistics-verifier بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/travisjneuman/.claude