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现代 tidyverse + 计量经济学 R 生态中的经典端到端实证分析工作流——dplyr + tidyr + haven + fixest + sandwich + lmtest + clubSandwich + AER + ivreg + did + bacondecomp + HonestDiD + eventstudyr + rdrobust + rddensity + Synth + gsynth + synthdid + MatchIt + WeightIt + cobalt + ebal + grf + DoubleML + mediation + marginaleffects + modelsummary + kableExtra + gt + ggplot2 + ggpubr + cowplot + binsreg。**默认采用经济学实证论文风格**（AER / QJE / AEJ）——每次运行都会产出一套可直接发表的结果，核心是多列回归表（M1→M6 逐步加入控制变量/固定效应），另有表 1（描述性统计）、机制/异质性/稳健性表格，以及事件研究 + 系数 + 趋势图。涵盖应用经济学家每篇论文都会执行完整的 8 步 R 流程——（1）数据导入与清洗（read_dta/read_csv、naniar、janitor、validate-merges），（2）变量构建（mutate/across/winsorize/group_by + 用 dplyr 做 lag/lead），（3）描述性统计与表 1（gtsummary、modelsummary::datasummary、tableone），（4）经典诊断检验（shapiro/jarque.bera.test/bptest/dwtest/bgtest/vif/adf.test/kpss.test/Hausman），（5）基准建模（fixest::feols、ivreg、did::att_gt、eventstudyr、sun_ab、did_imputation、synthdid、rdrobust、MatchIt、WeightIt、grf::causal_forest、DoubleML、mediation），（6）稳健性组合（modelsummary stack、clubSandwich CRSE、fwildclusterboot、ri2、robomit Oster、bacondecomp、HonestDiD），（7）进一步分析（交互项 + marginaleffects、mediation::mediate、通过 lavaan 的 gsem、剂量反应样条、grf CATE），（8）可直接发表的表格与图形（modelsummary、kableExtra、gt、stargazer、texreg、flextable 输出到 LaTeX/Word/HTML；图形用 ggplot2 + ggpubr + cowplot + binsreg + iplot）。**还涵盖两种共享同一 8 步骨架的并行领域模式**——**模式 A——流行病学/公共卫生**（通过 `WeightIt` / `gfoRmula` / `tmle` / `ltmle` 实现目标试验模拟、IPTW + g-formula + TMLE 双重稳健三件套，通过 `MendelianRandomization` / `TwoSampleMR` / `MRPRESSO` 做孟德尔随机化，通过 `survival` / `survminer` / `flexsurv` 做 KM / Cox / AFT / RMST 生存分析，通过 `EValue` 做 E-value 敏感性分析，主分层——STROBE / TRIPOD 报告），以及**模式 B——机器学习因果推断**（通过 `DoubleML` 的 DML，通过 `causalweight` / `grf` 的 S/T/X/R/DR 元学习器，通过 `grf::causal_forest` 的因果森林，通过 `bartCause` / `bcf` 的 BART/BCF，通过 `MCPanel` 的矩阵补全，通过 `policytree` 的 CATE 分布 + 策略树，离线策略评估，通过 `conformalInference` / `cfcausal` 的共形因果，通过 `fairmodels` 的公平性审计，通过 `pcalg` / `bnlearn` / LLM 辅助的 DAG 学习）。适用于用户要求完整的 R 实证分析、想要 tidyverse 风格可复现的 R 脚本 / Quarto 工作流、偏好 fixest 而非 reghdfe、需要 StatsPAI / 00.1 / 00.2 的 R 对应实现，或单独提及某个特定 R 步骤（“feols with cluster”、“MatchIt nearest neighbor”、“bacondecomp in R”、“gtsummary table 1”、“modelsummary to Word”）时。模式 A 在“target trial emulation R”、“tmle ltmle”、“MendelianRandomization”、“TwoSampleMR”、“MRPRESSO”、“survival cox AFT”、“STROBE R”、“EValue R”、“公共健康 R”、“流行病学 R”时触发。模式 B 在“DoubleML R”、“grf causal forest”、“policytree”、“bartCause bcf”、“conformal causal R”、“fairmodels”、“pcalg NOTEARS”、“因果机器学习 R”时触发。
使用 ArgoCD 和 Flux 的 GitOps 部署工作流。只要用户提到 GitOps、ArgoCD、Flux、Flagger、Argo Rollouts 或向 Kubernetes 持续部署，就应使用此 skill。触发场景包括从零搭建 ArgoCD 或 Flux、设计 Git 仓库结构（monorepo 与 polyrepo、app-of-apps）、使用 ApplicationSets 部署到多个集群、在 Git 中管理密钥（SOPS、Sealed Secrets、External Secrets Operator）、实现金丝雀或蓝绿部署、排查同步或协调问题、使用 OCI 产物，以及比较 ArgoCD 与 Flux。
使用 Gemini embeddings API（gemini-embedding-001）构建 RAG 系统、语义搜索和文档聚类。生成 768-3072 维嵌入用于向量搜索，与 Cloudflare Vectorize 集成，并使用 8 种任务类型（RETRIEVAL_QUERY、RETRIEVAL_DOCUMENT、SEMANTIC_SIMILARITY）优化检索。适用于：使用 Google 嵌入实现向量搜索、构建检索增强生成系统、创建语义搜索功能、按含义对文档聚类、将嵌入与 Cloudflare Vectorize 集成、优化维度大小（128-3072），或排查维度不匹配错误、任务类型选择不当、速率限制问题（免费层 100 RPM）、向量归一化错误或文本截断错误（2,048 token 上限）。
当用户要求编写手绘或插画图像提示词、指定仓库的 22 种编号风格之一或 3.1 稳定版，或提及以下触发词时使用：亲子手绘、家庭蜡笔画、蜡笔、吉卜力、水墨、像素、淡彩速写、动画概念、水粉、北欧绘本、纸雕、软胶潮玩、墨线绘本、暖色扁平绘本、圆头红线、暖黄墨线、family-crayon-card、warm-flat-storybook、roundhead-redline、warm-yellow-ink-story、朱墨写意、朱墨水墨漫画、vermilion-ink-wash、ink-comic-transfer、皮影、皮影彩染、shadow-puppet、backlit-puppet。生成提示词文本或带正式引用的调用包，不生成图像。
适用于 Huawei Cloud AgentArts agent-ops 平台的可观测性无数据诊断技能。通过检查订阅元数据、数据管道（APM/AOM/LTS）、查询参数和身份验证，系统地诊断 agent-ops 中缺失的指标、日志和调用链／会话。生成根因分析和修复建议。触发词包括：“AgentArts no data”、“metrics no data”、“logs no data”、“traces no data”、“session no data”、“obs diagnosis”、“可观测诊断”、“无数据诊断”、“查不到指标”、“查不到日志”、“调用链无数据”、“agent-ops 无数据”。
使用 Sass 主题系统和 igniteui-theming MCP 服务，生成并自定义 Ignite UI for Angular 主题，包括调色板、字体排印、elevation 和组件级样式。何时使用：用户要求为 Ignite UI 组件设置主题、重新设计样式或设置样式，更改颜色或调色板，在浅色和深色主题之间切换，创建或应用全局主题，自定义字体排印或 elevation 阴影，调整间距、尺寸或圆角，或配置各组件的设计令牌。何时不使用：组件行为、API 或数据绑定（请使用 igniteui-angular-components 或 igniteui-angular-grids）；根据设计图或 Figma 文件构建整个视图（请使用 igniteui-angular-generate-from-image-design 或 igniteui-angular-figma-to-app）。
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。