Claude Code Skills · Category
实验规划、消融研究、结果分析、统计与表格整理。
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ablation-planner 是论文投稿前系统设计消融实验的 skill。主实验完成并形成初步结论后自动启动，从审稿人视角逐项提出必须验证的消融内容：每个新组件的贡献、关键超参数敏感性、替代设计对比。底层由 Codex 主导设计，CC 评估可行性并执行，适合需要为投稿补全实验证据的分析阶段。
这个 skill 针对机器学习实验的自动化分析。它从指定目录找出 JSON 或 CSV 结果，按自变量与因变量组织比较表，计算多次重复的均值与标准差，识别单调或 U 形趋势，标记异常值，最后给出每条发现的数值观察、可能原因与后续实验建议。适用于论文写作中需要快速从原始输出提炼核心结论并更新实验记录的场景。
实验规划 skill，将稳定的方法提案转化为以核心 claim 驱动的实验路线图。给定问题锚点与主导贡献，输出包含运行顺序、消融矩阵与评估协议的紧凑验证方案，优先选用少量强 baseline 而非大量弱 baseline。适用于
Results Analysis 是一个面向论文实验数据分析的 Claude Code 技能。它读取 CSV、JSON、TensorBoard 日志等格式的数据，做均值、标准差、置信区间等统计摘要，并运行 t 检验、ANOVA 等显著性检验。输出包括结果文本与可直接用于论文的图表。适用于做完模型对比实验后整理数据、生成 Results 章节初稿。
Claude Code 的 run-experiment skill 负责将训练任务部署到本地 GPU、远程服务器、Vast.ai 或 Modal serverless 环境。自动检测目标机器的硬件状态与 conda 环境，完成代码同步与命令执行，省去反复 SSHand 配置的工作。适合需要频繁切换多台 GPU 机器跑消融实验或超参搜索的研究者。
Anthropic 官方维护的统计分析 skill，覆盖从检验选型、前提检验、功效分析、效应量计算到 APA 格式报告的全过程。内建参数与非参数方法、线性与逻辑回归、贝叶斯分析，并能自动生成诊断图表和结果解读。适用于学术论文中数据分析和结果报告，对统计流程不熟悉的研究者可用它做结构化指引。
用于处理 Excel、CSV 等电子表格文件的 Claude Code skill。定义了一套完整的格式规范：蓝色字体标记硬编码输入、黑色标记公式、绿色标记同工作簿引用，同时要求零公式错误、数字格式统一。适用于论文数据整理、财务模型搭建、批量数据清洗等场景，输出的表格可直接用于汇报或投稿。