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pymc-labs/decision-lab

O SkillsMP coletou 13 skills de pymc-labs/decision-lab. Abra uma skill para revisar a origem e os detalhes.

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Mostrando 13 de 13 skills coletadas.

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Cientistas de dados
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Design agent system prompts, parallel architectures, and methodological guardrails for data science decision-packs. Use when creating orchestrator, subagent, or parallel agent systems for analytical workflows. Covers anti-fabrication rules, epistemic…

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Cientistas de dados
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decision-lab house figure style for matplotlib. Use whenever creating, styling, or saving any matplotlib figure, chart, or plot. The environment is already styled — this skill covers only the rules the style config cannot enforce.

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Desenvolvedores de software
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Complete reference for decision-lab (dlab). Use when the user asks about creating decision-packs, designing data science agents, running sessions, analyzing results, or anything related to dlab CLI, agent architecture, parallel subagents, or decision-pack…

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Desenvolvedores de software
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Guide a human through creating a dlab decision-pack by asking questions and then calling generate_dpack(). Use this skill whenever the user wants to create, set up, or scaffold a new decision-pack, agent environment, or Docker-sandboxed config for dlab — even…

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Desenvolvedores de software
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How to create a dlab decision-pack directory using generate_dpack() from Python code

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Cientistas de dados
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Methodology for probabilistic forecasting of when and whether a future event will occur. Covers Bayesian survival models, reference class reasoning, driver threshold models, leading indicator models, scenario decomposition, and causal mechanism models. Use…

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Analistas de garantia de qualidade de software e testadores
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Navigate and analyze completed dlab session directories. Use when pointed at a work directory to understand what happened during a run — explore logs, outputs, parallel agent results, and the skills/prompts that shaped the analysis.

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Desenvolvedores de software
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Visual language and UX patterns for Textual TUI applications in dlab

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Expert on PyMC data management including pm.Data and pm.Minibatch for handling datasets, updating data containers, and mini-batch training. Use for data container errors or dataset handling issues.

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Desenvolvedores de software
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Expert on PyMC probability distributions including continuous (Normal, Beta, Gamma), discrete (Poisson, Binomial), multivariate (MvNormal, Dirichlet), mixture, and timeseries distributions. Use when encountering distribution errors, parameter issues, or…

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Desenvolvedores de software
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Expert guide on calculating and setting informative priors for PyMC-Marketing MMM models based on data characteristics and domain knowledge. Use when configuring priors for intercept, channel effects, or adstock parameters.

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Desenvolvedores de software
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Expert on PyMC-Marketing's Marketing Mix Model (MMM) framework including adstock transformations, saturation functions, hierarchical models, and GAM components. Use for MMM modeling, prior configuration, or pymc-marketing API questions.

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Desenvolvedores de software
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Expert on PyMC MCMC sampling methods including NUTS, HMC, Metropolis variants, and pm.sample() API. Use for sampling errors, convergence issues, sampler configuration, or trace-related problems.

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