power-analysis-calculator
Über
Diese Fähigkeit führt statistische Power-Analysen und Stichprobenumfangsberechnungen für Versuchsplanungen durch und hilft Entwicklern sicherzustellen, dass Studien ausreichend gepowert sind. Sie berechnet erforderliche Stichprobengrößen, ermittelt die statistische Power, schätzt Effektstärken und erzeugt Power-Kurven für verschiedene Testtypen. Nutzen Sie sie in wissenschaftlichen Arbeitsabläufen für die Studienplanung, Antragstellung und Protokollentwicklung.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add a5c-ai/babysitter -a claude-code/plugin add https://github.com/a5c-ai/babysittergit clone https://github.com/a5c-ai/babysitter.git ~/.claude/skills/power-analysis-calculatorKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the power-analysis-calculator skill?
power-analysis-calculator is a Claude Skill by a5c-ai. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform power-analysis-calculator-related tasks without extra prompting.
How do I install power-analysis-calculator?
Use the install commands on this page: add power-analysis-calculator to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does power-analysis-calculator belong to?
power-analysis-calculator is in the Meta category, tagged general.
Is power-analysis-calculator free to use?
Yes. power-analysis-calculator is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
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Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.