MCP HubMCP Hub
SKILL·88CA0E

power-analysis-calculator

a5c-ai
Обновлено 3 months ago
22 просмотров
331
15
331
Посмотреть на GitHub
Метаgeneral

О программе

Этот навык выполняет анализ статистической мощности и расчёт размера выборки для экспериментального дизайна, помогая разработчикам убедиться в достаточной мощности исследований. Он вычисляет необходимый размер выборки, рассчитывает статистическую мощность, оценивает размеры эффектов и строит кривые мощности для различных типов тестов. Используйте его в научных рабочих процессах для планирования исследований, подготовки заявок на гранты и разработки протоколов.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add a5c-ai/babysitter -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/a5c-ai/babysitter
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/a5c-ai/babysitter.git ~/.claude/skills/power-analysis-calculator

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

GitHub репозиторий

a5c-ai/babysitter
Путь: plugins/babysitter/skills/babysit/process/specializations/domains/science/scientific-discovery/skills/power-analysis-calculator
0
agent-orchestrationagent-skillsagentic-aiagentic-workflowai-automationbabysitter
FAQ

Часто задаваемые вопросы

Что такое Skill power-analysis-calculator?

power-analysis-calculator — это Claude Skill от a5c-ai. Skills объединяют инструкции и ресурсы, которые Claude загружает по мере необходимости, чтобы выполнять задачи, связанные с power-analysis-calculator, без дополнительных запросов.

Как установить power-analysis-calculator?

Используйте команды установки на этой странице: добавьте power-analysis-calculator в Claude Code как плагин или клонируйте репозиторий в каталог skills, затем перезапустите Claude, чтобы загрузить Skill.

К какой категории относится power-analysis-calculator?

power-analysis-calculator относится к категории Мета.

Можно ли использовать power-analysis-calculator бесплатно?

Да. power-analysis-calculator размещён на AIMCP и доступен для бесплатной установки.

Похожие навыки

content-collections
Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык
polymarket
Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык
creating-opencode-plugins
Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык
sglang
Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык