К основному содержанию
скилл Claude Code CX Codex Cursor GitHub Copilot

nature-statistics — скилл для Claude Code: статистика рукописей

Проверяет и редактирует описание статистики в научных рукописях: от определения экспериментальной единицы до согласования текста с графиками. Пригодится для аудита, ответа рецензенту или подготовки раздела Methods.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-statistics -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает nature-statistics

Скилл разбирает дизайн исследования, единицу анализа и репликацию, затем сопоставляет выводы с проведёнными анализами. Он помогает проверить описание методов, результатов и статистики на рисунках. Клетки, поля зрения и технические повторы не считаются независимым n без проверки экспериментальной иерархии.

При проверке учитываются типичные ошибки с вложенными данными, множественными сравнениями, корреляцией и выбросами. Для требований Nature и Nature Machine Intelligence предусмотрены отдельные справочные файлы. Если данных недостаточно, скилл помечает вопросы для автора, а не придумывает тесты или размеры выборки. Это повод сверить текст с первичными данными перед отправкой рукописи.

Для нового расчёта нужны данные и прямой запрос пользователя; сам по себе скилл не заменяет статистический анализ исходных данных. Установка в Claude Code выполняется через npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-statistics -a claude-code; файл скилла находится в ~/.claude/skills/nature-statistics/SKILL.md.

Какие задачи решает

  • проверить, что n соответствует независимым экспериментальным единицам
  • сверить статистические выводы с описанным дизайном
  • найти пробелы в разделах Methods и Results
  • согласовать статистику подписей к рисункам с результатами
  • подготовить правки по замечаниям рецензента

Примеры запросов агенту

  • Проверь раздел Statistical analysis и отметь, где не определены экспериментальная единица и репликация.
  • Сверь статистику в подписях к рисункам с Results и предложи готовые правки.
  • Помоги ответить рецензенту на замечание о множественных сравнениях; не пересчитывай анализ без моих данных.

Как установить nature-statistics

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-statistics -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/nature-statistics/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/nature-statistics/

Из того же набора18

Весь набор →
nature-figure Yuan1z0825 Скилл собирает, правит и проверяет рисунки для научных статей на Python или R. Пригодится, когда графики идут в submission, а не в отчёт. Claude Code CX Codex Cursor +1 18 700установок nature-polishing Yuan1z0825 Скилл для правки, перевода и сокращения готового академического текста. Держит факты, термины и границы доказательств на месте. Claude Code CX Codex Cursor +1 17 400установок nature-paper2ppt Yuan1z0825 Собирает китайскую академическую презентацию .pptx из научной статьи или заметок: слайды, рисунки из источника и заметки докладчика. Claude Code CX Codex Cursor +1 16 000установок nature-citation Yuan1z skill, refactored into static/dynamic layers Ищет статьи из Nature и семейства CNS для подтверждения тезисов рукописи, связывает утверждения с источниками и готовит экспорт для менеджера ссылок. Пригодится, когда нужны ссылки именно из этих журналов. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 600установок nature-writing Yuan1z0825 Скилл для черновиков и перестройки научных рукописей: собирает аргументы, разделы и материалы первой подачи из ваших данных. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 600установок nature-data Yuan1z skill, refactored into static/dynamic layers Скилл помогает подготовить или проверить разделы о доступности данных и кода, маршруты доступа к наборам и FAIR-метаданные для рукописи. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 300установок nature-academic-search Yuan1z0825 Ищет научные публикации, проверяет ссылки и собирает стратегии MeSH. Пригодится для работы с источниками и файлами библиографии. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 200установок nature-response Yuan1z0825 Скилл для черновиков, аудита и правки ответов на замечания рецензентов, сопроводительных писем и размеченных рукописей. Claude Code CX Codex Cursor +1 15 100установок

Похожие

academic-pipeline Imbad0202 Собирает академический проект в последовательный процесс: от исследования и текста до проверок, рецензий и финализации. Нужен для полного цикла работы над статьёй. Claude Code CX Codex Cursor +1 7 200установок repo-intake-and-plan lllllllama Сканирует репозиторий по README, собирает команды и предлагает минимальный план воспроизведения. Нужен до запуска экспериментов. Claude Code CX Codex Cursor +1 474 500установок minimal-run-and-audit lllllllama Фиксирует результаты тестовых прогонов и инференса при воспроизведении ML-репозиториев. Создаёт стандартизированные отчёты и патчи в папке repro_outputs/. Claude Code CX Codex Cursor +1 474 400установок read-arxiv-paper karpathy Скилл читает исходники статьи arXiv и готовит её разбор в Markdown. Пригодится для разбора научной работы в контексте nanochat. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 800установок jupyter-notebook официальный openai Создаёт чистые Jupyter-ноутбуки для экспериментов и пошаговых руководств через готовые шаблоны и вспомогательный скрипт. Помогает избежать ручной сборки сырого JSON. Claude Code CX Codex Cursor +1 5 600установок anysearch anysearch-ai Скилл подключает поиск в интернете, тематические запросы, параллельный поиск и извлечение содержимого страниц. Пригодится, когда агенту нужны свежие сведения или нужно проверить утверждение. Claude Code CX Codex Cursor +1 38 500установок academic-paper Imbad0202 Скилл разворачивает конвейер из 12 агентов для подготовки научных статей в 11 режимах. Помогает пройти путь от поиска литературы и плана до проверки цитат и ответа рецензентам. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 800установок academic-paper-reviewer Imbad0202 Скилл имитирует коллегиальную проверку научной статьи через пять ролей. Пригодится для рецензии, повторной проверки правок и оценки методологии. Claude Code CX Codex Cursor +1 9 800установок

Вопросы о nature-statistics

Как установить nature-statistics в Claude Code?

Выполните npx skills add Yuan1z0825/nature-skills --skill nature-statistics -a claude-code. Файл скилла будет доступен по пути ~/.claude/skills/nature-statistics/SKILL.md.

Что делает nature-statistics?

Проверяет статистическую отчётность рукописи: дизайн, единицу анализа, репликацию, тесты и согласованность выводов с рисунками. Также помогает готовить и редактировать соответствующие разделы текста.

Может ли скилл выполнить новый статистический анализ?

Да, если пользователь предоставил данные и явно попросил расчёт. Без этого скилл ограничивается проверкой и редактированием отчётности.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: nature-statistics
description: "Audit or improve manuscript statistical reporting, including experimental units, replication, uncertainty, tests, and figure statistics. Use for 统计审查、统计方法小节、图注统计 and reviewer concerns; compute new analyses only when requested with data."
---

# Nature Statistics Reporting Skill

Use this skill to make manuscript statistics transparent, reproducible, and appropriately bounded. It is a reporting and review skill, not a substitute for a statistician reanalysing raw data unless the user supplies the data and explicitly asks for computation.

## Default stance

- Prioritize design transparency over decorative statistical language.
- Separate three questions: what was measured, what unit was analysed, and what inference was claimed.
- Treat the independent experimental unit as the default `n`; do not silently treat cells, fields of view, repeated readings, spectra, model runs, or technical replicates as independent biological or experimental samples.
- Prefer effect sizes, uncertainty intervals, sample sizes, and exact test definitions over significance-only phrasing.
- State missing information as `AUTHOR_INPUT_NEEDED` instead of inventing sample sizes, tests, software, corrections, exclusion rules, randomization, or blinding.
- If a journal-specific instruction, study-type guideline, or field standard conflicts with this skill, follow the more specific source and mark the source used.

## Accepted inputs

The skill may receive:

- a Statistical analysis / Methods subsection
- Results paragraphs containing test statistics or p values
- figure panels, legends, captions, or source-data notes
- reviewer comments about statistics
- author notes in Chinese or English
- tables of reported comparisons
- raw or summary data, only when the user wants a concrete reanalysis or figure-statistics check

If the input is partial, run a bounded audit and state which parts cannot be assessed.

## Workflow

1. **Classify the task.** Decide whether the user wants audit, rewrite, draft, reviewer-response support, figure-statistics alignment, or data-backed reanalysis.
2. **Extract the design.** Identify groups, treatments, time points, endpoints, blocking factors, repeated measures, randomization, blinding, exclusions, and missing-data handling.
3. **Define `n` and replication.** Separate independent experimental units, biological replicates, technical replicates, repeated measures, cells/fields/subsamples, simulations, and pooled observations.
4. **Map claims to analyses.** For each result claim, record the comparison/model, test family, assumptions, correction strategy, effect estimate, uncertainty, and exact p-value policy.
5. **Check common failure modes.** Use `references/common-failure-modes.md` when the text involves nested data, many comparisons, cell-level measurements, interaction claims, correlations, regression, outliers, small samples, or significance-only reasoning.
6. **Check reporting completeness.** Use `references/statistical-reporting.md` to verify that Methods and Results give enough information for readers and reviewers to understand the analysis.
   If the target is the flagship journal Nature, also use
   `references/nature-article-requirements.md` for its exact tail, `n`, repeat,
   P-value, test-statistic and degrees-of-freedom requirements.
   If the target is Nature Machine Intelligence, also use
   `../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md` for its
   legend-statistics, source-data, reporting-summary and stage-specific checks.
7. **Align figure statistics.** Use `references/figure-statistics.md` when figure legends, panel labels, stars, error bars, box plots, violin plots, source data, or supplementary figure notes are involved.
8. **Draft or revise.** Produce conservative, ready-to-paste text. Keep claims within the supplied design and evidence. Do not upgrade statistical association into mechanism or causality.
9. **Run final QA.** Use `references/reviewer-checklist.md` before final delivery for severity labels, unresolved author questions, and reviewer-facing risk.

## Output format

Unless the user asks for another format, return:

```text
Statistics review scope
- Input reviewed:
- Boundary / missing materials:
- Study design readout:
- Independent unit and replication readout:

Major statistical issues
- [P0/P1/P2] Issue:
  Evidence from supplied text:
  Why it matters:
  Fix:

Ready-to-paste revision
[Rewritten Statistical analysis / Results / figure legend text]

AUTHOR_INPUT_NEEDED
- [short factual questions only]

Reviewer-risk note
- What a statistical reviewer may still challenge:
```

For a clean drafting request with enough information, skip the long issue list and return:

```text
Draft Statistical analysis
[ready-to-paste text]

Reporting notes
- n definition:
- tests/models:
- multiple comparisons:
- software/version:
- unresolved fields:
```

## Red lines

- Do not invent p values, sample sizes, degrees of freedom, confidence intervals, software versions, correction methods, preregistration, exclusion rules, or power calculations.
- Do not recommend a statistical test as final when the unit of analysis or design is unclear.
- Do not accept `n = number of cells/images/measurements` as independent replication without checking the experimental hierarchy.
- Do not use “significant” as a synonym for important, large, causal, or biologically meaningful.
- Do not hide non-significant or weak results by rewriting them into stronger claims.
- Do not give medical, regulatory, or clinical-trial statistical advice beyond reporting checks unless the user provides the relevant protocol and asks for bounded manuscript wording.

## Related files

| File | Open when |
|---|---|
| [references/source-basis.md](references/source-basis.md) | You need the source hierarchy or want to justify why the skill emphasizes transparency, reproducibility, and design reporting |
| [references/nature-article-requirements.md](references/nature-article-requirements.md) | The target is the flagship journal Nature or the user requests its exact statistical submission checklist |
| [../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md](../nature-shared/journal-formats/nature-machine-intelligence.md) | The target is Nature Machine Intelligence or NMI-specific legend, source-data, reporting or stage requirements affect the audit |
| [references/statistical-reporting.md](references/statistical-reporting.md) | You are drafting or auditing Statistical analysis, Methods, Results, or Supplementary Methods text |
| [references/common-failure-modes.md](references/common-failure-modes.md) | You see nested measurements, many comparisons, interaction claims, correlation/regression, outliers, tiny samples, or overstrong p-value language |
| [references/figure-statistics.md](references/figure-statistics.md) | You are checking figure legends, panel statistics, error bars, stars, box/violin plots, source-data notes, or graphical reporting |
| [references/reviewer-checklist.md](references/reviewer-checklist.md) | You are finalizing an audit or preparing a reviewer-facing risk summary |
| [../nature-shared/core/consistency-sweep.md](../nature-shared/core/consistency-sweep.md) | The same statistic appears in more than one place, or interval terminology is in question: one metric at two precisions across table and text, SD/Std abbreviation drift, `confidence interval` used where `prediction interval` is meant, or overlapping error bars described as outperformance |

## Source hierarchy

Use sources in this order:

1. User-supplied manuscript, data, protocol, statistical analysis plan, reviewer comments, and journal instructions.
2. Nature Portfolio reporting standards and reporting-summary requirements.
3. Nature Methods / Nature Portfolio statistics guidance summarized in `references/source-basis.md`.
4. Study-type reporting guidelines where relevant, for example CONSORT, STROBE, PRISMA, ARRIVE, or field-specific community standards.
5. Conservative statistical reporting practice.

If the supplied material is insufficient for a defensible statistical recommendation, ask for the missing design facts or provide a bounded wording option rather than guessing.

© Yuan1z0825 · Apache-2.0 · Yuan1z0825/nature-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой