design-of-experiments
✓Úselo al optimizar sistemas multifactoriales con un presupuesto experimental limitado, al examinar muchas variables para encontrar las pocas vitales, al descubrir interacciones entre parámetros, mapear superficies de respuesta para obtener el máximo rendimiento, validar la robustez ante factores de ruido o cuando los usuarios mencionen diseños factoriales, pruebas A/B/n, ajuste de parámetros, optimización de procesos o eficiencia experimental.
Instalación
SKILL.md
Design of Experiments (DOE) helps you systematically discover how multiple factors affect an outcome while minimizing the number of experimental runs. Instead of testing one variable at a time (inefficient) or guessing randomly (unreliable), DOE uses structured experimental designs to:
Trigger phrases: "optimize", "tune parameters", "factorial test", "interaction effects", "response surface", "efficient experiments", "minimize runs", "robustness", "sensitivity analysis"
Design of Experiments is a statistical framework for planning, executing, and analyzing experiments where you deliberately vary multiple input factors to observe effects on output responses.
Úselo al optimizar sistemas multifactoriales con un presupuesto experimental limitado, al examinar muchas variables para encontrar las pocas vitales, al descubrir interacciones entre parámetros, mapear superficies de respuesta para obtener el máximo rendimiento, validar la robustez ante factores de ruido o cuando los usuarios mencionen diseños factoriales, pruebas A/B/n, ajuste de parámetros, optimización de procesos o eficiencia experimental. Fuente: lyndonkl/claude.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/lyndonkl/claude --skill design-of-experiments- Fuente
- lyndonkl/claude
- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es design-of-experiments?
Úselo al optimizar sistemas multifactoriales con un presupuesto experimental limitado, al examinar muchas variables para encontrar las pocas vitales, al descubrir interacciones entre parámetros, mapear superficies de respuesta para obtener el máximo rendimiento, validar la robustez ante factores de ruido o cuando los usuarios mencionen diseños factoriales, pruebas A/B/n, ajuste de parámetros, optimización de procesos o eficiencia experimental. Fuente: lyndonkl/claude.
¿Cómo instalo design-of-experiments?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/lyndonkl/claude --skill design-of-experiments Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/lyndonkl/claude
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01