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regression-testing

策略性回归测试，提供智能测试选择、影响分析与持续回归管理，助您加速开发并提升软件质量。

statistical-analysis

引导式统计分析，包含测试选择、假设检验、功效分析及 APA 格式报告，适用于学术与实验研究。

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Python 统计建模与计量经济学函数库。执行 OLS、GLM、混合模型、ARIMA、诊断与推论，适用于严谨的科学分析。

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数据分析专家：进行探索性数据分析、统计建模、SQL 查询与 Python 数据可视化，通过严谨的量化方法将原始数据转化为可操作的洞察。

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提供论文复现的系统性方法论，支持数据清洗、统计验证、样本筛选及自动化产出学术复现报告（Markdown 与 LaTeX）。

analysis-phase

在软件功能开发过程中，验证跨工件（规格、计划、任务）一致性并检测破坏性变更（API、数据库、UI）。

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具备 Git 感知能力的逻辑撤销工具，支持按追踪、阶段或任务层级进行带确认机制的复原。

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将财务差异分解为驱动因素，并提供叙述性解释与瀑布图分析。优化预算与实际执行情况的报告、损益表注释及预测调节。

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分析 GA4 与 GSC 数据，通过自动化基准测试、状态指标及可执行的内容优化建议，提升网站成效。

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分析并总结网络文章、新闻通讯及博客内容，自动生成结构化 Markdown 报告。适合内容整理、知识管理与研究分析。

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系统性性能工程：基准测试、性能分析、瓶颈诊断，以及基于实证的应用程序优化指导。

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LobeHub 的 Linear 问题管理与同步工具，支持自动化 PR 关联、子任务树状拆解与进度更新。