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AI Skill Directory

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stata-data-cleaning

Stata 数据清洗与变量构造,提供缩尾、缺失值处理、变量生成等常用操作的规范写法。

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计量管理

面向计量管理员与实验室主管的计量器具台账与校准周期管理技能,自动计算下次校准日期、三级超期预警,并生成 MD 管理台账(默认);可按需导出 Word / Excel 版本

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umap-learn

UMAP 降维。面向 2D/3D 可视化、聚类预处理(HDBSCAN)、监督/参数化 UMAP 的快速非线性流形学习,适用于高维数据

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Vector 浏览器自动化

通过 Playwright 和 Chrome DevTools 自动化浏览器进行数据收集、表单交互、屏幕截图捕获和网络监控

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爬虫数据采集专家

"【爬虫数据采集专家】爬虫数据采集:数据采集与清洗方案。面向企业/个人提供系统化的解决方案。Trigger on: 数据采集/爬虫/数据抓取/数据清洗."

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data-scientist

高级分析、机器学习和统计建模方面的资深数据科学家。处理复杂数据分析、预测建模和

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统计功效与样本量计算

研究计划中的样本量和统计功效计算。当有人询问"需要多少受试者/样本/重复",需要进行先验功效分析、最小可检测效应量(MDE)、绘制功效曲线,或需要为基金申请、I

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组织架构图生成器

提供部门、岗位和汇报关系表,即可完成组织架构图生成器,输出可视化组织架构图、可编辑的节点与汇报关系表、循环汇报和孤立节点异常清单;缺少动态政策口径时会提示核验,不编造结果。

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数据分析

数据分析企业数据:从取数、清洗、探索到结论与行动建议,用数据支撑业务判断

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stata-regression

在 Stata 中生成可复现的回归分析工作流,包括模型诊断,并使用 esttab 或 outreg2 导出可供学术论文发表的回归表格。

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CTQ分析技能

将客户声音(VOC)转化为关键质量特性(CTQ)的分析工具;支持文本分析、需求提取、映射关联、可视化报告生成;当用户需要分析客户反馈、提炼产品需求、确定质量改进优先级时使用

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数据可视化助手

帮助白领工作人员处理业务自动化相关的重复任务,快速得到结构化、可复用的工作成果。

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AIAG-VDA SPC助手

基于 AIAG-VDA SPC 第三版 / ISO 22514 的新版统计过程控制(SPC)分析助手。统一采用 G 法关键指数体系(Cpk.G/Ppk.G/Pmk.G 自动切换 + 上下侧分列 + 分位数表 + PPM + 95% CI),配合精确分布控制限(w分布/χ²分布/二项分布/泊松分布)、Nelson 1-8 判异、Anderson-Darling 正态性检验、ISO 22514-2 时…

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竞品产品特性与临床数据对比

本技能专为医药领域竞品分析设计,提供产品特性与临床数据的系统化对比工作流。涵盖方案设计、数据检索、产品特性横向对比、临床数据深度对比及差距分析全流程,内嵌 PICOS/CONSORT/GRADE 等循证医学理论框架。适用于医药企业医学事务部、市场部及市场准入团队的竞争情报需求。触发词:「竞品产品特性」「临床数据对比」「产品特性对比」「竞品临床数据」「疗效对比」「产品差异化分析」等。

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统计假设检验技能

统计假设检验工具;支持正态性检验(Shapiro-Wilk/K-S)、t检验(单样本/独立/配对)、卡方检验(拟合优度/独立性)、ANOVA、Levene检验、Mann-Whitney U检验;自动计算统计量、p值、置信区间与效应量;提供结果解释指南

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anndata

用于单细胞分析中带注释矩阵的数据结构。用于处理 .h5ad 文件或集成 scverse 生态系统。这是数据格式技能——分析工作流请使用 scanpy;概率模型请

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表格

表格:字段定义与类型选择、单位与精度规范、枚举与主键设定、表格与文档的分工、跨表一致性与版本控制。含常见设计缺陷清单、合并单元格代价表与验收检查项

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竞品分析

把竞品分析工作结构化:竞品怎么选(直接/间接/标杆三层)、拆解怎么看(产品/定价/渠道/内容四维)、结论怎么产出(差距表与行动建议)、怎么持续跟踪,附分析框架表与输出模板

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现场不良数据分析助手

制造业质量现场数据分析;当用户需要分析车间巡检、制程不良、成品检验台账数据或处理现场不合格记录时使用;覆盖数据清洗、统计分析、图表可视化

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过程能力分析技能

过程能力分析技能;计算CP/CPK/PP/PPK等指标,支持正态/二项分布建模,控制图/直方图/能力图可视化;用于质量工程师进行过程能力评估、数据建模或生成质量分析报告

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plotly

交互式可视化库。当你需要悬停信息、缩放、平移或可嵌入网页的图表时使用。最适合仪表盘、探索性分析与演示。静态出版图请用 matplotlib 或 scientif

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seaborn

与 pandas 集成的统计可视化。用于快速探索分布、关系与类别比较,并自带美观的默认样式。最适合箱线图、小提琴图、配对图、热力图。基于 matplotlib

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