夜雨聆风数据分析Skill：基于Python数据科学生态，无代码完成数据清洗、统计建模、发表级可视化图表生成的全流程分析，每步自动添加注释说明。 Stata/R代码生成Skill：根据自然语言描述的研究设计（DID、RDD、IV、固定效应等），自动生成完整统计代码，包含平行趋势检验、基准回归、稳健性检验与表格输出。
科学可视化Skill：集成matplotlib、seaborn、plotly等主流绘图库，按期刊标准生成发表级图表（系数图、平行趋势图、核密度图等），支持黑白配色与300dpi输出。 科学幻灯片Skill：兼容PowerPoint与LaTeX Beamer双格式，按学术报告规范生成结构化幻灯片，强制陈述句标题、单页单观点、视觉焦点控制。
可复现性Skill：自动整理分析代码为可复现格式，添加环境说明、随机种子、相对路径、运行顺序文档（README），生成数据说明书（codebook），满足期刊复现要求。 实验记录Skill：集成MLflow、wandb等实验追踪平台，自动记录每次运行的超参数、评估指标与输出文件，支持多组实验横向对比，保障实验可审计性。
基础部署：命令行输入 `npm install -g @anthropic-ai/claude-code` ，执行 `claude init` 并配置API key。 Skill安装示例： 数据分析：`claude skill install k-dense-ai/claude-scientific-skills/data-analysis` 科学可视化：`claude skill install k-dense-ai/claude-scientific-skills/scientific-visualization` 科学幻灯片：`claude skill install k-dense-ai/claude-scientific-skills/scientific-slides` 实验记录：`claude skill install k-dense-ai/claude-scientific-skills/experiment-tracking` 简易适配：无技术基础可选用LobeHub可视化平台，免命令行操作。
统计代码生成：`cp -r 附件/2-统计代码生成_statistical-analysis .claude/skills/statistical-analysis`
科学可视化：`cp -r 附件/3-科学可视化_scientific-visualization .claude/skills/scientific-visualization`
科学幻灯片：`cp -r 附件/4-科学幻灯片_scientific-slides .claude/skills/scientific-slides`
可复现性：`cp -r 附件/5-可复现性_lamindb .claude/skills/lamindb`
实验记录：`cp -r 附件/6-实验记录_pytorch-lightning .claude/skills/pytorch-lightning`
1.Data Analysis 2.Statistical Code Generation 3.Scientific Visualization 4.Scientific Slides 5.Reproducibility Toolkit 6.Experiment Tracking
