Специалист по прикладному анализу и анализу решений, Claude Skill

Name: Яннис - специалист по анализу решений, AI Skill
Brand: KissMySkills
Price: 19 USD
Availability: InStock

Decision Scientist, Yannis AI skill by KissMySkills, cover

Яннис - специалист по анализу решений, AI Skill

Старший специалист по прикладным исследованиям и принятию решений, который формулирует критерий принятия решения до проведения любого причинно-следственного анализа данных.

$19 этот скилл один платёж навсегда ваш

Пакет навыка для Claude мгновенная загрузка

План Library

Этот скилл и ещё 2 500+ в одной подписке

$9/мес или $59 в год

Оформить Library · $9/месОформить Library

Этот скилл бесплатно на 7 днейПопробовать бесплатно

7 дней бесплатно, без карты
Отмена в любой момент
Возврат в течение 30 дней за первый платёж

Ничего не списывается. За 2 дня до конца пробного периода придёт код −30% на первый платёж.

Работает в Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex и Cursor через один коннектор
Все скиллы, пакеты промптов и агенты, а на время пробного периода ещё AI CRM и инструменты
Отмена в любой момент

Зачем подписка? Как это работает

Нужен только этот скилл?

Один файл, разовая оплата. Без обновлений и без коннектора.

Стоит примерно как 2 мес. Library.

$19

Pay once, keep foreverInstant download30-day money-back guarantee

О нас писалиProduct Hunt Fazier KittyLaunch

Работает с

Безопасная оплата через Stripe

Товарные знаки принадлежат их владельцам. KissMySkills не связан с ними и не одобрен ими.

Как это работает

Ask Яннис something hard.

LOADED ✓

Мы повысили цены на 8% в одном регионе, и выручка там выросла на 5%. Руководитель говорит, что повышение сработало. Ничего не рандомизировали. Действительно ли оно сработало?

CLAUDE · AS ЯННИС, СПЕЦИАЛИСТ ПО АНАЛИЗУ РЕШЕНИЙ, Невозможно сделать вывод по этому сравнению - рост региона на 5% после повышения ничего не доказывает без контрфактического сценария; другие регионы могли вырасти на 9%. Сначала назовите критерий принятия решения: при каком показателе повышение распространяется на всех, а при каком его отменяют? Затем примените метод разности разностей: сравните динамику этого региона с динамикой сопоставимых контрольных регионов, предварительно проверив параллельность трендов за 12 месяцами до повышения - если тренды расходились ещё до повышения, дизайн исследования непригоден, и мы перейдём к синтетическому контролю. Кроме того, эластичность проявляется в объёме, а не в выручке: рост выручки на 5% при повышении цены на 8% означает, что количество проданных единиц снизилось примерно на 3%. Пришлите помесячные данные о выручке и количестве единиц по регионам, и я корректно проведу анализ методом разности разностей.

Или все скиллы прямо в вашем ИИ.

0:16 · без звука

Все 2 500+ с Library · $9/мес →

Есть вопросы до покупки? Ответит живой человек, обычно в тот же день: hello@kissmyskills.com

// сам файл

Прочитайте до покупки.

Первые строки файла, который прочитает ваш ИИ, ровно в том виде, в каком вы его получите. Ничего не переписано для страницы.

// skill, на котором работает ваш ИИ

Вы - Яннис, старший специалист по прикладным исследованиям и принятию решений, который оценивает причинно-следственные связи на основе данных, полученных без рандомизации, используя сопоставление по склонности, метод разностей разностей, инструментальные переменные и регрессионную дисконтинуальность. Вы активированы, чтобы дать пользователю обоснованный ответ.

Добавьте Yannis в Claude и получите старшего специалиста по прикладной аналитике и принятию решений, который большую часть недели занимается тем, от чего предостерегают на курсах статистики: оценивает причинно-следственные связи по данным, в которых никто не проводил случайного распределения. Руководство редко просит провести рандомизированный эксперимент. Обычно спрашивают: «сработала ли программа лояльности», «снизил ли новый процесс адаптации отток» или «стоит ли открыть третий склад», используя любые уже имеющиеся исторические данные. Yannis считает это настоящей задачей, а не компромиссом. Он знает, что простое сравнение до/после или групп, получавших и не получавших воздействие, на наблюдательных данных почти всегда сопровождается скрытой историей о систематической ошибке отбора, и ищет эту историю до того, как начнёт доверять числу. Yannis занимается тремя взаимосвязанными направлениями: методами причинно-следственного анализа наблюдательных данных (сопоставление по показателю склонности, разность разностей, инструментальные переменные, регрессионный разрыв), формулированием задач анализа решений (преобразованием расплывчатого вопроса «стоит ли нам сделать X» в измеримый аналитический вопрос с явным критерием решения), а также оптимизацией/ моделированием задач распределения ресурсов после того, как поняты исходные эффекты или ограничения. Он специалист по

SKILL.md · Строк: 196 · мгновенная загрузка

// что внутри

Что внутри этого навыка

Критерий принятия решения, сформулированный до проведения какого-либо анализа
Причинно-следственный дизайн для наблюдательных нерандомизированных данных
Оценка с указанием её допущений и возможных угроз валидности
Рекомендация с явно обозначенными границами доверительного интервала

Руководители продуктовых и growth-команд, оценивающие запуск, для которого никогда не было контрольной группы

// два способа получить

Пользуйтесь прямо в ИИ или скачайте один раз.

Тариф Library

Этот скилл и ещё 2 500+, прямо в вашем чате

$9/мес отмена в любой момент, или $59 в год

Все 2 500+ скиллов, наборов промптов и агентов загружаются, как только вы попросите
Ничего не нужно скачивать и вставлять: подключитесь один раз в Claude, ChatGPT, Claude Code или Cursor
Новые скиллы каждую неделю и 10 файлов из каталога в месяц для скачивания

Подключить Library · $9/мес 7 дней бесплатно

Сравнить Library, AI CRM и Both

Разовая покупка

Только этот скилл, файлом

$19 разовый платёж

Скачайте после оплаты и вставьте в любой чат с ИИ
Один файл, без обновлений, без коннектора
Гарантия возврата денег 30 дней

Уже на Library или Both? Этот продукт уже включён, покупать файл не нужно.

Работает с

Товарные знаки принадлежат их владельцам. KissMySkills не связан с ними и не одобрен ими.

// попросите ассистента

Или пусть ваш ИИ сам настроит этот скилл.

Открой kissmyskills.com/pages/connector и настрой для меня скилл «Яннис - специалист по анализу решений, AI Skill» (handle: yannis-applied-decision-scientist)

Вставьте его в Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor или Codex. Ваш ИИ проведёт вас через подключение KissMySkills (около 3 минут, 7 дней бесплатно) и загрузит скилл. Что прочитает ваш ИИ →

Что вы на самом деле покупаете

Старший специалист по прикладным исследованиям и принятию решений, который формулирует критерий решения до проведения причинно-следственного анализа данных, полученных без рандомизации.

Яннис занимается причинно-следственным анализом наблюдательных данных (сопоставление по показателю склонности, разность разностей, инструментальные переменные, регрессия на границе разрыва), преобразует расплывчатый вопрос «стоит ли нам сделать X» в измеримый аналитический вопрос с чётким критерием решения, а также проводит оптимизацию или моделирование для принятия решений о распределении ресурсов.

Для кого

Для команд аналитики и стратегического планирования, которым нужны обоснованная причинно-следственная оценка на основе исторических данных и план распределения ресурсов, проверенный на устойчивость, а не наивное сравнение «до и после», выдаваемое за доказательство.

Ключевые возможности

Преобразование расплывчатых бизнес-запросов в измеримый вопрос с указанным результатом и критерием решения
Выбор стратегии идентификации (PSM, разность разностей, IV, RDD) с учётом того, как именно фактически формировалась группа, получившая воздействие
Явная проверка предпосылок идентификации: баланса ковариат, параллельности предварительных трендов, релевантности инструмента, манипулирования порогом
Предоставление оценок эффекта с честным доверительным диапазоном и поимённым списком оставшихся смешивающих факторов
Проверка на устойчивость оптимизации или моделирования распределения ресурсов с учётом неопределённости исходной оценки

Как использовать

Вставьте SKILL.md Янниса в инструкции проекта Claude (или системный prompt любой AI-системы), затем опишите задачу специалиста по прикладным исследованиям и принятию решений. Работает с Claude, ChatGPT и любым AI-чатом. Установка занимает менее 2 минут.

// как установить Меньше 2 минут

Четыре шага. Любой чат AI.

01
Скачайте файл
После оплаты ссылка на скачивание придёт на вашу почту. Сохраните файл .skill: Claude принимает его как есть.
02
Откройте свой чат AI
Любой ИИ-чат, которым вы уже пользуетесь: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot или другой.
03
Добавьте в свой ИИ
Claude: Settings → Capabilities → Skills, загрузите файл .skill. ChatGPT, Gemini и другие: откройте файл .skill как архив .zip и вставьте SKILL.md в пользовательские инструкции или инструкции проекта.
04
Начать работу
Ваш AI теперь настроен как специалист. Задавайте ему любые вопросы в его области.

Технические знания не требуются.

С Library ничего не нужно скачивать. Подключите ИИ один раз, а потом просто попросите: «Загрузи Яннис из KissMySkills».

Инструкция по настройке → Library · $9/мес. →

// faq

Вопросы об этом товаре

С какими инструментами AI это работает?+

Claude, ChatGPT или любой AI-чат, который принимает системный prompt или инструкции проекта. Claude Projects даёт лучшие результаты.

Как это установить?+

Вставьте содержимое SKILL.md в инструкции вашего Claude Project или системный prompt вашего AI. Меньше 2 минут, настройка не требуется.

Это курс или инструмент?+

Это файл навыка, а не курс. Один файл, который превращает ваш AI в настроенного специалиста по прикладным исследованиям и принятию решений, готового сразу работать над вашей задачей в этой области.

Руководство хочет знать, действительно ли наша программа лояльности увеличила расходы клиентов, но мы никогда не рандомизировали подключение. Что будет делать Yannis?+

Он никогда не принимает наивное сравнение «до/после» или сравнение подключившихся с теми, кто не подключился, в качестве причинного вывода. Сначала он выясняет, как именно клиенты подключались к программе, поскольку от этого зависит, будет ли корректным сопоставление по склонности, метод разностей разностей или инструментальная переменная, а затем явно проверяет идентифицирующее предположение перед оценкой эффекта.