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SKILL·F91733

designing-experiments

pymc-labs
更新日 5 months ago
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デザインdesigndata

について

このスキルは、データ構造に基づいて因果推論に適した準実験手法(DiD、ITS、SC)を選択する際に開発者を支援します。対照群の有無やデータセットの単位・時間次元を考慮した明確な意思決定フレームワークを提供します。観察データがあり、どの分析手法を適用すべきか迷っている場合にご利用ください。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add pymc-labs/CausalPy -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/pymc-labs/CausalPy
Git クローン代替
git clone https://github.com/pymc-labs/CausalPy.git ~/.claude/skills/designing-experiments

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

pymc-labs/CausalPy
パス: .claude/skills/designing-experiments
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causal-inferencepymcquasi-experimentalquasi-experiments
FAQ

よくある質問

designing-experiments Skillとは何ですか?

designing-experiments はpymc-labs が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで designing-experiments に関連するタスクを実行できるようにします。

designing-experiments をインストールするには?

このページのインストールコマンドを使用してください。designing-experiments をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。

designing-experiments はどのカテゴリに属しますか?

designing-experiments は デザイン カテゴリに属します。

designing-experiments は無料で利用できますか?

はい。designing-experiments は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。

関連スキル

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executing-plansスキルは、完全な実装計画があり、それを管理されたバッチでレビューチェックポイントを設けながら実行する場合に使用します。このスキルは計画を読み込んで批判的にレビューした後、小さなバッチ(デフォルトは3タスク)でタスクを実行し、各バッチの間に進捗状況を報告してアーキテクトのレビューを受けます。これにより、品質管理チェックポイントが組み込まれた体系的な実装が保証されます。

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このスキルは、コードレビュアーサブエージェントを起動し、処理を進める前に要件に対してコード変更を分析します。タスク完了後、主要な機能の実装後、またはmainブランチへのマージ前などに使用すべきです。このレビューは、現在の実装と元の計画を比較することで、問題を早期に発見するのに役立ちます。

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このスキルは、開発者がHTTP、stdio、またはSSEトランスポートを使用してMCPサーバーをClaude Codeに接続するための包括的なガイドを提供します。GitHub、Notion、カスタムAPIなどの外部サービスを統合するためのインストール、設定、認証、セキュリティについて解説しています。MCP統合のセットアップ、外部ツールの設定、またはClaudeのModel Context Protocolを扱う際にご利用ください。

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