AC statistical-power
Расчет размера выборки и статистической мощности для планирования исследований. Используйте всякий раз, когда кто-то спрашивает «сколько испытуемых/образцов/реплик мне нужно», хочет провести априорный анализ мощности, определить минимальный обнаружимый эффект (MDE), построить кривую мощности или нуждается в обосновании размера выборки для гранта, протокола IRB или предварительной регистрации. Охватывает расчет мощности по замкнутой форме для t-тестов, ANOVA, пропорций, корреляций, хи-квадрата и регрессии, а также расчет мощности на основе симуляции (Монте-Карло) для дизайнов без формул — логистической/Пуассоновской регрессии, смешанных моделей, кластерно-рандомизированных исследований, выживаемости и взаимодействий. Используйте этот навык, даже если в запросе упоминается только размер эффекта, альфа или «80% мощность» без явного упоминания «анализ мощности». Для планирования исследования (рандомизация, блокирование, факторный дизайн/DOE, перекрестный дизайн, последовательные дизайны) используйте experimental-design; для анализа уже собранных данных и их отчетности используйте statistical-analysis.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Sample-size and statistical power calculations for planning studies. U…»
Sample-size and statistical power calculations for planning studies. Use whenever someone asks "how many subjects/samples/replicates do I need", wants an a priori power analysis, a minimum detectable effect (MDE), a power curve, or needs to justify a sample size for a grant, IRB protocol, or pre-registration. Covers closed-form power for t-tests, ANOVA, proportions, correlations, chi-square, and regression, plus simulation-based (Monte Carlo) power for designs with no formula — logistic/Poisson regression, mixed models, cluster-randomized trials, survival, and interactions. Use this skill even when the request only mentions an effect size, alpha, or "80% power" without saying "power analysis" explicitly. For laying out the study (randomization, blocking, factorial/DOE, crossover, sequential designs) use experimental-design; for analyzing data already collected and reporting it use statistical-analysis.
Расчет размера выборки и статистической мощности для планирования исследований.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.
Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.
Как улучшить
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Широкие права
meta-broad-allowed-toolsSKILL.md:1Заранее разрешены широкие инструменты: Bashallowed-tools: Read Write Edit Bash
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3494 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 915: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.