# research-data-analysis

Помогает агенту построить базовый случай, проверить гипотезу и оформить результаты с неопределённостью и следами обработки данных.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 22
- Автор: hanhuark
- Лицензия: MIT · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/hanhuark/mechanical-engineering-research-skill/tree/HEAD/skills/research-data-analysis/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/research-data-analysis

## Что делает

Скилл задаёт порядок работы с инженерным экспериментом или расчётом. Сначала описывается механизм и предсказание, которое можно опровергнуть, потом собирается подробный базовый случай с диагностикой и оценкой погрешности. Контрастные варианты подбираются так, чтобы изолировать механизмы. Критерии решения фиксируются до того, как вы увидите результаты, — иначе подгонка выводов почти неизбежна.

Внутри три файла с указаниями: `references/technical-writing-analysis.md` про структуру анализа и обсуждение графиков, `references/research-coding.md` про воспроизводимый код и пайплайны, `references/ai-tools-thermal-fluids.md` про ИИ-помощь в теплофизике. Отдельный раздел требует сохранять происхождение сырых данных, единицы, калибровку, скрипты и версии результатов. Для машинного обучения данные советует делить по условию опыта или образцу, когда соседние наблюдения коррелируют.

Автор прямо предупреждает: не наращивайте произвольные уровни параметров только потому, что есть машинное время. Широкий перебор оправдан, когда сама задача — исследование, оптимизация или построение суррогатной модели. Ставить скилл имеет смысл, если вы готовы заранее формулировать проверяемые утверждения.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add hanhuark/mechanical-engineering-research-skill --skill research-data-analysis -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/research-data-analysis/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/research-data-analysis/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add hanhuark/mechanical-engineering-research-skill --skill research-data-analysis -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/research-data-analysis/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add hanhuark/mechanical-engineering-research-skill --skill research-data-analysis -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/research-data-analysis/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install hanhuark/mechanical-engineering-research-skill research-data-analysis
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/research-data-analysis/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add hanhuark/mechanical-engineering-research-skill --skill research-data-analysis -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/hanhuark/mechanical-engineering-research-skill --path skills/research-data-analysis
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/research-data-analysis/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add hanhuark/mechanical-engineering-research-skill --skill research-data-analysis -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/hanhuark/mechanical-engineering-research-skill/tree/HEAD/skills/research-data-analysis/SKILL.md

## Когда брать
- Сформулировать проверяемую гипотезу до запуска серии опытов
- Построить базовый случай с диагностикой и оценкой погрешности
- Подобрать контрастные варианты, изолирующие отдельный механизм
- Сохранить происхождение данных, скрипты и версии результатов
- Разделить данные по условиям опыта при обучении модели

## Примеры запросов агенту
- Составь план эксперимента для проверки гипотезы о влиянии шероховатости на теплоотдачу
- Опиши базовый случай для расчёта в CFD и укажи, какие погрешности учесть
- Проверь мой график по данным опыта: не завышает ли он точность измерений

## Похожие
- [data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/lingzhi227-data-analysis.md) — скилл · 2000 установок
- [exploratory-data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/exploratory-data-analysis.md) — скилл · 279 установок
- [analytics-data-analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/analytics-data-analysis.md) — скилл · 1100 установок
- [Exploratory Data Analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/aj-geddes-exploratory-data-analysis.md) — скилл · 513 установок
- [Pandas Data Analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pandas-data-analysis.md) — скилл · 1100 установок
- [Lacuna Research MCP](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/lacuna-research-mcp.md) — MCP-сервер · ★ 8

Из того же набора: [hanhuark/mechanical-engineering-research-skill](https://affpapa.org/nevibecode/by/hanhuark/mechanical-engineering-research-skill.md) — 3 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md