Designing The Analysis

Transforme une question de recherche approuvée en un plan d'analyse étape par étape prêt pour la pré-enregistrement

par K-Dense-AI · K-Dense-AI/science-superpowers

Testé · Fonctionne ★ 9.2/10

Designing The Analysis — Transforme une question de recherche approuvée en un plan d'analyse étape par étape prêt pour la pré-enregistrement

Ce que fait

Une compétence méthodologique qui convertit une question de recherche approuvée en un plan d'analyse concret : jeux de données et variables exacts, modèle ou test nommé, justification de la puissance/taille de l'échantillon, plan de gestion des facteurs de confusion, et une règle de décision fixée avant toute observation de résultat. Se déclenche lorsque vous avez une question de recherche établie et que vous devez concevoir l'analyse avant de toucher aux données de résultat ou d'ajuster un modèle. La sortie est divisée en étapes validées et transférée à la compétence preregistering-analysis.

Rapport de test

J'ai récupéré SKILL.md et confirmé que le frontmatter est parsé avec name+description et sans scripts ni failles de sécurité ; les trois compétences sœurs auxquelles son corps renvoie (preregistering-analysis, subagent-driven-analysis, executing-analysis) ont toutes renvoyé HTTP 200. Pour la sortie, j'ai conçu une tâche — un plan d'analyse pour "does the new onboarding flow raise 7-day retention?" — et j'ai écrit un plan de référence sans la compétence, puis un plan suivant la compétence. Différences concrètes : la règle de décision de la référence était dépendante du résultat ("if the new flow shows higher retention, recommend rolling it out") tandis que la compétence a imposé une règle fixée à l'avance ("variant OR>1 with 95% CI lower bound >1.0") ; la référence disait "adjust for confounders as needed" alors que la compétence a nommé channel + signup-day et comment chacun est géré ; la référence n'a nommé aucun test et n'avait aucune analyse de puissance, tandis que la compétence a spécifié la formule logistique exacte plus un MDE de +3pp, N≈7,400/arm, alpha et puissance, et a ajouté la validation des données simulées, le flux de données brutes immuables, les étapes de case à cocher et un en-tête de transfert prereg que la référence manquait entièrement.

Testé le: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/K-Dense-AI/science-superpowers.git /tmp/designing-the-analysis-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/designing-the-analysis-src/skills/designing-the-analysis ~/.claude/skills/designing-the-analysis
# Pure prompt/methodology skill: no scripts, no third-party deps (POSIX shell only).
# The plan body references sibling skills in the same repo (preregistering-analysis,
# subagent-driven-analysis, executing-analysis) for the full workflow; install those too
# by copying the other dirs under /tmp/designing-the-analysis-src/skills/ if you want the chain.
# Plans are written to docs/science-superpowers/plans/YYYY-MM-DD-<topic>.md in your project.

Commandes et exemples de prompts

/designing-the-analysisTransforme une question de recherche approuvée en un plan d'analyse étape par étape prêt pour la pré-enregistrement

Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :

Design an analysis plan for this research question
Pre-register the analysis before I see the data
Plan the statistical approach for this study

Rapport complet →