BD openclaw-r-stats
82 метода статистического анализа в R — регрессия, выживаемость, байесовский анализ, мета-анализ, причинно-следственный вывод, структурное уравнение моделирования (SEM), теория отклика на элемент (IRT), дизайн клинических испытаний и многое другое. Управляется спецификацией JSON, воспроизводим, с обязательными размерами эффекта и проверками допущений. Используйте, когда: пользователь запрашивает статистический анализ, проверку гипотез, регрессию, ANOVA, t-тест, хи-квадрат, корреляцию, анализ выживаемости, регрессию Кокса, мета-анализ, метод подбора доли (propensity score), причинно-следственный вывод, SEM, IRT, анализ мощности, расчет размера выборки, прогнозирование временных рядов, смешанные модели, байесовский анализ, ROC/AUC, согласованность/надежность, модели с нулевым избытком, регуляризованную регрессию, LASSO, дизайн групповых последовательных испытаний, или упоминает пакеты R, такие как ggplot2, brms, survival, metafor, lavaan, glmnet, mice, lme4, gee, dagitty, tmle. Многоязычные триггеры — EN: statistics, regression, significance, predict; ZH: 统计分析, 回归, 检验, 预测, 显著性, 生存分析, 元分析, 贝叶斯; JA: 統計分析, 回帰, 検定, 予測; KO: 통계분석, 회귀, 검정; ES: análisis estadístico, regresión; FR: analyse statistique, régression; DE: statistische Analyse, Regression; PT: análise estatística, regressão; RU: статистический анализ, регрессия; AR: تحليل إحصائي.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«82 statistical analysis methods in R — regression, survival, Bayesian,…»
82 statistical analysis methods in R — regression, survival, Bayesian, meta-analysis, causal inference, SEM, IRT, clinical trial design, and more. JSON spec driven, reproducible, with mandatory effect sizes and assumption checks. Use when: user asks for statistical analysis, hypothesis testing, regression, ANOVA, t-test, chi-square, correlation, survival analysis, Cox regression, meta-analysis, propensity score, causal inference, SEM, IRT, power analysis, sample size calculation, time series forecasting, mixed models, Bayesian analysis, ROC/AUC, agreement/reliability, zero-inflated models, penalized regression, LASSO, group sequential design, or mentions R packages like ggplot2, brms, survival, metafor, lavaan, glmnet, mice, lme4, gee, dagitty, tmle. Multilingual triggers — EN: statistics, regression, significance, predict; ZH: 统计分析, 回归, 检验, 预测, 显著性, 生存分析, 元分析, 贝叶斯; JA: 統計分析, 回帰, 検定, 予測; KO: 통계분석, 회귀, 검정; ES: análisis estadístico, regresión; FR: analyse statistique, régression; DE: statistische Analyse, Regression; PT: análise estatística, regressão; RU: статистический анализ, регрессия; AR: تحليل إحصائي.
82 метода статистического анализа в R — регрессия, выживаемость, байесовский анализ, мета-анализ, причинно-следственный вывод, структурное уравнение…
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1123 символов, лимит 1024
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (openclaw-r-stats) не совпадает с папкой (r-stats)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 876 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1122: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.