Обеспечение качества анализа перед его передачей заинтересованным сторонам — проверка методологии, проверка точности и обнаружение предвзятости. Используйте при проверке анализа на наличие ошибок, проверке систематической ошибки выживаемости, проверке логики агрегирования или подготовке документации для воспроизводимости.
Быстро установите AI-навык data-validation в вашу среду разработки через командную строку
Источник: anthropics/knowledge-work-plugins.
Pre-delivery QA checklist, common data analysis pitfalls, result sanity checking, and documentation standards for reproducibility.
Run through this checklist before sharing any analysis with stakeholders.
The problem: A many-to-many join silently multiplies rows, inflating counts and sums.
Обеспечение качества анализа перед его передачей заинтересованным сторонам — проверка методологии, проверка точности и обнаружение предвзятости. Используйте при проверке анализа на наличие ошибок, проверке систематической ошибки выживаемости, проверке логики агрегирования или подготовке документации для воспроизводимости. Источник: anthropics/knowledge-work-plugins.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins --skill data-validationОбеспечение качества анализа перед его передачей заинтересованным сторонам — проверка методологии, проверка точности и обнаружение предвзятости. Используйте при проверке анализа на наличие ошибок, проверке систематической ошибки выживаемости, проверке логики агрегирования или подготовке документации для воспроизводимости. Источник: anthropics/knowledge-work-plugins.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins --skill data-validation После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins