A/B 测试设计技能是一个专注于统计实验设计与分析的专家工具。它帮助产品团队科学地设计在线实验（如A/B测试、多变量测试），计算所需的样本量，定义核心指标与护栏指标，并进行严格的统计分析以验证假设。该技能能计算统计功效、显著性、置信区间，支持多变量校正和细分分析，最终为产品迭代提供基于数据的决策建议（如发布、迭代或终止）。关键词：A/B测试，实验设计，统计分析，样本量计算，功效分析，置信区间，产品优化，数据驱动决策，假设检验，多变量测试。

NGX漏斗审计标准技能是一个用于系统化评估和审计数字营销漏斗（如着陆页、结账流程）的工具。它提供了一套详细的检查清单和评分标准，涵盖视觉设计、价值传递、文案质量、用户体验和转化元素等关键维度。该技能旨在帮助营销人员、产品经理和设计师快速识别页面问题，优化转化率，并确保品牌一致性。关键词：漏斗审计，转化率优化，用户体验评估，着陆页检查，NGX标准，营销自动化，CRO工具。

这个技能用于从科学PDF文献中提取标准化、结构化的数据，将PDF集合转换为经过验证的数据库，以便在Python、R或其他框架中进行统计分析。核心能力包括组织元数据、按摘要过滤论文、从PDF中提取结构化数据、自动修复和验证JSON输出、用外部数据库丰富数据以及计算质量保证的精确度/召回率指标。

Marimo 是一个交互式编程环境，允许用户创建响应式的 Python 笔记本，这些笔记本可以作为脚本执行和部署为应用程序。这个技能涵盖了 Marimo 的核心概念、单元结构、反应性规则、UI 元素创建和布局、数据处理、SQL 集成、可视化最佳实践以及故障排除。

A/B测试分析是一种统计方法，用于比较两个变体并确定哪个表现更好，从而实现数据驱动的优化决策。

这个技能名为'/分析 - 批判性分析'，用于对任何内容、主张或论据进行严格的批判性分析，包括评估证据质量、逻辑有效性、偏见检测、方法论适当性和替代解释。适用于学术研究、数据分析、内容审核、论证评估等场景，帮助用户提升决策质量和批判性思维。关键词：批判性分析、证据评估、逻辑分析、偏见检测、方法论审查、SEO优化内容评估。

这是一个实分析技能，用于解决序列和级数的收敛问题，提供决策树、收敛测试和计算工具，适合数学学习和研究。关键词：收敛，实分析，序列收敛，级数收敛，数学分析，问题解决策略。

BioServices 是一个 Python 包，用于程序化访问 40 多个生物信息学 Web 服务和数据库，支持数据检索、标识符映射、序列分析和多资源集成。关键词：生物信息学、Python、Web 服务、数据库、数据分析、标识符映射、通路分析、序列搜索。

这个技能是关于如何优化用户的注册和账户创建流程，减少用户流失，提高转化率，并确保用户成功激活。关键词包括：注册转化、注册摩擦、注册表单优化、免费试用注册、减少注册流失、账户创建流程。

生存分析是一种统计方法，用于分析和预测事件发生前的时间，如临床试验中的患者生存时间、产品故障时间等。它能够处理截尾数据，即那些在研究结束时尚未发生事件的数据。关键词包括：生存时间、截尾、风险、生存曲线、风险比。

时间序列分析是一种统计技术，用于分析按时间顺序排列的数据点以识别模式、趋势和季节性，进而进行预测和理解时间动态。关键词包括：趋势分析、季节性检测、预测建模、自相关、ARIMA模型、指数平滑。

PostHog Analytics 技能是一套用于实施产品分析的工具，包括事件跟踪、用户识别、功能标志和项目特定仪表板，旨在帮助开发者和产品经理深入了解用户行为和产品性能，优化用户体验。