分析を始める前に構造化された分析計画を作成する
The English summary is being prepared. Showing the original description.
See how to installReview the instructions the agent will receive before you install.
コードを書く前に、構造化された分析計画を作成する。
計画は日本語でまとめる。プロジェクト固有の文脈については docs/agent/metrics-and-definitions.md と docs/agent/data-catalog.md を参照する。
この skill は下記の1に相当する。計画時には後続フェーズまで見通しておく。
docs/agent/metrics-and-definitions.md で確認するrun-eda skill）run-modeling skill、手法に応じた *-diagnostics skill）outputs/ に保存する / 分析結果をまとめる（summarize-analysis skill）/ 再現手順を記録するbash scripts/run_quality_checks.sh）/ PR概要を作成する（prepare-pr skill）/ レビュアーに依頼するNo reviews yet. Tell others what you thought.
No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.
No comments yet. Be the first to write one.
Use this when summarizing analysis results, writing reports, documenting experiment outcomes, or presenting model evaluation — including structuring findings in Japanese with conclusions, facts, assumptions, interpretations, and caveats.
The English summary is being prepared. Showing the original description.
因果推論・効果検証（A/B テスト / ABテスト / オンライン実験 / リフト / SRM / CUPED、観察データの処置効果 / ATE / ATT / CATE / 傾向スコア / propensity score / IPW / 二重頑健 / DML / causal forest、準実験 / 差の差 / DiD / イベントスタディ / 操作変数 / IV / 2SLS / 回帰不連続 / RDD / 合成コントロール）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。 proportions_ztest, chisquare, statsmodels.stats.power, dowhy, econml, causalml, doubleml, propensity, LinearDML, IV2SLS, rdrobust, rddensity, pysyncon, treat*post がコードに現れたとき、またはユーザーが「ABテストの結果を 見て」「施策の効果を推定して」「差の差で」「傾向スコアで揃えて」「閾値前後で比較して」と言ったときに使う。SRM・ バランス・並行トレンド・first-stage に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で設計を特定し、対応する references/<設計>.md を読んでから実行する。実験でない群間比較の検定は statistical-inference-diagnostics、 予測モデルの解釈（SHAP 等）は predictive-modeling-diagnostics を使う。
The English summary is being prepared. Showing the original description.
Use this when performing DataFrame operations — including loading, filtering, joining, aggregating, transforming, or reshaping tabular data with polars or pandas.
The English summary is being prepared. Showing the original description.
Use this when creating, editing, executing, or reviewing Jupyter notebooks — including cell structure, kernel management, extracting reusable logic to src/, and ensuring notebooks are restartable.
The English summary is being prepared. Showing the original description.
Use this when reading from or writing to local files — including constructing file paths with pathlib, creating directories, choosing output locations, and using path utilities from src/analysis_project/paths.py.
The English summary is being prepared. Showing the original description.
予測モデリング（教師あり機械学習 / 予測モデル / 精度評価 / 交差検証 / リーク、決定木 / ランダムフォレスト / GBDT / LightGBM / XGBoost / CatBoost、モデル解釈 / 特徴量重要度 / SHAP / PDP / ICE、時系列 / 季節性 / ARIMA / SARIMA / Prophet / VAR / 変化点 / 時系列予測）を実行したら必ずセットで出す図と値のルーター。train_test_split, cross_val_score, GridSearchCV, Pipeline, TimeSeriesSplit, DecisionTree, RandomForest, lgb., xgb., CatBoost, dtreeviz, shap., permutation_importance, PartialDependenceDisplay, statsmodels.tsa, SARIMAX, STL, adfuller, plot_acf, Prophet, ruptures がコードに現れたとき、または ユーザーが「予測モデルを作って」「精度を出して」「どの変数が効いているか」「来月を予測して」「季節性を見て」と 言ったときに使う。診断・リーク・ベースライン・残差に言及がなくても適用する。SKILL.md のルーティング表で手法を特定し、 対応する references/<手法>.md を読んでから実行する。回帰係数の推論・検定は statistical-inference-diagnostics、 効果推定は causal-inference-diagnostics を使う。
The English summary is being prepared. Showing the original description.