Generieren Sie statistischen Analysecode mit 4-Runden-Überprüfung. Wählen Sie geeignete statistische Tests aus, interpretieren Sie die Ergebnisse und erstellen Sie Analyseberichte mit p-Werten, Effektgrößen und Konfidenzintervallen. Zur Verwendung bei der Analyse experimenteller Daten für eine Arbeit.
Installieren Sie den KI-Skill data-analysis schnell in Ihrer Entwicklungsumgebung über die Kommandozeile
Quelle: lingzhi227/agent-research-skills.
Detects data types, recommends tests, runs comparisons, outputs effect sizes and significance stars. Requires numpy, scipy.
Formats p-values with stars, LaTeX notation, or plain text. Stdlib-only.
Step 1: Generate Analysis Code Structure the code with these sections:
Generieren Sie statistischen Analysecode mit 4-Runden-Überprüfung. Wählen Sie geeignete statistische Tests aus, interpretieren Sie die Ergebnisse und erstellen Sie Analyseberichte mit p-Werten, Effektgrößen und Konfidenzintervallen. Zur Verwendung bei der Analyse experimenteller Daten für eine Arbeit. Quelle: lingzhi227/agent-research-skills.
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysisGenerieren Sie statistischen Analysecode mit 4-Runden-Überprüfung. Wählen Sie geeignete statistische Tests aus, interpretieren Sie die Ergebnisse und erstellen Sie Analyseberichte mit p-Werten, Effektgrößen und Konfidenzintervallen. Zur Verwendung bei der Analyse experimenteller Daten für eine Arbeit. Quelle: lingzhi227/agent-research-skills.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill data-analysis Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills