Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

De la autor

Use when the user wants an iterative, self-checking exploratory analysis of a dataset — surfacing findings that are each verified by re-running the computation, not asserted. Proposes one specific hypothesis at a time, writes and runs analysis code to test it, and records the finding only if the numbers support it at a meaningful effect size; loops until no new verified finding appears or the budget is hit. The result is a findings report where every claim is backed by a reproducible number. Not for diagnosing a single known anomaly or pipeline failure, and not for verifying an external claim against sources (that is a claim-verification task) — this is open-ended discovery over a bound dataset.

Instalare

npx skills add gaasher/Agent-Loop-Skills --skill data-analysis -a claude-code

Se instalează în .claude/skills/data-analysis/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.

Descarcă .zip

Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.

Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.

Verificări de siguranță pe SKILL.md

Niciun avertisment.

De ce 80

Securitate100
Proveniență67
Întreținere70
Licență100
Adopție38

aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.

Skill-uri similare

Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.

Note și recenzii

—

nicio recenzie

Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te

    Discuție

    Intră în discuție. Autentifică-te