現在の変更に対するプルリクエストのサマリーを作成する
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See how to installReview the instructions the agent will receive before you install.
現在の変更に対するプルリクエストのサマリーを作成する。
変更内容: 何が変更され、どのファイルが修正されたか。
変更理由: なぜその変更を行ったか。
検証コマンド: 変更を検証するコマンド。
uv run pytest
uv run ruff check .
uv run ruff format --check .
uv run mypy src
リスク: 潜在的なリスクや副作用。
影響ファイル: 変更されたファイルの一覧。
日本語で、簡潔かつレビュアーが読みやすい形式で記述する。
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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.
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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。
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Use this when performing DataFrame operations — including loading, filtering, joining, aggregating, transforming, or reshaping tabular data with polars or pandas.
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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.
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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.
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分析を始める前に構造化された分析計画を作成する
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