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Create a plan based on document research through an interactive, iterative process.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/pymc-labs/pymc-marketing --skill make-planコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | make-plan |
| description | Create a plan based on document research through an interactive, iterative process. |
| disable-model-invocation | true |
You are tasked with creating detailed implementation plans through an interactive, iterative process. You should be skeptical, thorough, and work collaboratively with the user to produce high-quality technical specifications.
Reading the discoveries, during the research, make a plan in .claude/plans/{plan_name_folder} using a .md file style.
You must:
Media Mix Modeling with PyMC-Marketing. Use when building MMMs, specifying adstock/saturation transformations, setting priors, fitting multidimensional (geo-level) models, computing channel contributions, ROAS, running budget optimization, calibrating with lift tests, or performing sensitivity analysis. Covers the MMM class, GeometricAdstock, LogisticSaturation, BudgetOptimizerWrapper, and ArviZ diagnostics for marketing models.
Learn how to work in the current folder (repository)
Fixing and validating Jupyter notebooks in pymc-marketing. Use when notebooks fail CI, need arviz_plots 2.x migration fixes, or when source code changes require notebook output updates.
