Rigorous A/B test statistical analysis. Use when analyzing experiment results, calculating statistical significance, checking for sample ratio mismatch, or validating test design before launch.
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Build structured semantic layer documentation for metrics, dimensions, and entities. Activate when you need to define a business metric, document a data model, or create YAML definitions compatible with dbt Semantic Layer or similar frameworks.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
references/metric_definition_framework.md for metrics and references/dimension_hierarchy_patterns.md for dimensions.scripts/metric_template_generator.py to scaffold the initial YAML structure for the object type. Fill in the generated template.scripts/model_yaml_validator.py to check required fields, type constraints, and reference integrity (referenced dimensions exist in the same file).references/dbt_semantic_layer_guide.md for the exact field names and constraints for your dbt version.assets/metric_definition.yaml, dimensions to assets/dimension_definition.yaml, entities to assets/entity_definition.yaml.assets/metric_definition.yaml — filled metric YAML definition(s)assets/dimension_definition.yaml — filled dimension YAML definition(s)assets/entity_definition.yaml — filled entity YAML definition(s)scripts/model_yaml_validator.py (inline output)아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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Rigorous A/B test statistical analysis. Use when analyzing experiment results, calculating statistical significance, checking for sample ratio mismatch, or validating test design before launch.
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Track and document analytical assumptions and decisions. Use when making analytical choices, documenting trade-offs, ensuring transparency, or creating audit trails for analytical work.
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Structured, reproducible analysis documentation. Use when documenting analysis findings, creating analysis notebooks, ensuring reproducibility, or building analysis archives for future reference.
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Structure analysis approach before starting work. Use when receiving new analysis requests, breaking down complex questions into steps, or planning iterative analysis workflows.
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Pre-delivery quality assurance for analysis work. Use when reviewing analysis before sharing with stakeholders, checking for completeness, validating assumptions, or ensuring clarity of recommendations.
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Post-analysis learning and process improvement. Use when completing major analysis projects, documenting lessons learned, or improving team analytical practices.
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