SkillProof tested Claude skills

Designing The Analysis

Zet een goedgekeurde onderzoeksvraag om in een pre-registratie-klaar, stap-voor-stap analyseplan

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

Getest · Werkt ★ 9.2/10

Designing The Analysis — Zet een goedgekeurde onderzoeksvraag om in een pre-registratie-klaar, stap-voor-stap analyseplan

Wat het doet

Een methodologie skill die een goedgekeurde onderzoeksvraag omzet in een concreet analyseplan: exacte datasets en variabelen, het benoemde model of de test, een power/sample-size rechtvaardiging, een confound-handling plan, en een beslissingsregel die is vastgesteld voordat enig resultaat wordt gezien. Activeert wanneer u een vastgestelde onderzoeksvraag heeft en de analyse moet ontwerpen voordat u uitkomstdata aanraakt of een model fittet. Output is opgedeeld in gevalideerde stappen van behapbaar formaat en wordt overgedragen aan de preregistering-analysis skill.

Testrapport

Ik heb SKILL.md opgehaald en bevestigd dat de frontmatter parset met name+description en geen scripts of beveiligingsrisico's; de drie zusterskills waarnaar de body verwijst (preregistering-analysis, subagent-driven-analysis, executing-analysis) retourneerden elk HTTP 200. Voor de output heb ik één taak ontworpen — een analyseplan voor "verhoogt de nieuwe onboarding flow de 7-daagse retentie?" — en een baseline plan geschreven zonder de skill, gevolgd door een skill-volgend plan. Concrete verschillen: de beslissingsregel van de baseline was resultaat-afhankelijk ("als de nieuwe flow een hogere retentie laat zien, aanbevolen om deze uit te rollen") terwijl de skill een vooraf vastgestelde regel afdwong ("variant OR>1 met 95% BI ondergrens >1.0"); de baseline zei "pas aan voor confounders indien nodig" terwijl de skill kanaal + aanmelddag benoemde en hoe elk wordt behandeld; de baseline noemde geen test en had nul power-analyse, terwijl de skill de exacte logistische formule specificeerde plus een +3pp MDE, N≈7.400/arm, alpha en power, en gesimuleerde-data validatie, immutable-raw dataflow, checkbox stappen en een prereg handoff header toevoegde die de baseline volledig miste.

Getest op: 2026-07-31 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installatie

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.

Commando's en voorbeeldprompts

  • /designing-the-analysisZet een goedgekeurde onderzoeksvraag om in een pre-registratie-klaar, stap-voor-stap analyseplan

Skills reageren op gewone verzoeken — geen commando's om te onthouden. Na installatie activeren prompts zoals deze de skill (in het Engels):

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

Volledig rapport (Engels) →