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Raciocínio causal que implementa a construção de DAGs, o do-calculus e a estimação de efeitos de intervenção.
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Licença: MIT
Como adicionar
/plugin marketplace add a5c-ai/babysitter
O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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Automação
por harry0703
Creates an SVG weather card showing the current temperature for Dubai. Writes the SVG to orchestration-workflow/weather.svg and updates orchestration-workflow/output.md.
Automação
#ai
por shanraisshan
Automate Asana tasks via Rube MCP (Composio): tasks, projects, sections, teams, workspaces. Always search tools first for current schemas.
Automação
#git
#github
por sickn33
Integrate Stripe, PayPal, and payment processors. Handles checkout flows, subscriptions, webhooks, and PCI compliance. Use PROACTIVELY when implementing payments, billing, or subscription features.
Automação
#git
#github
por sickn33
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Causal Inference Engine
Purpose
Provides causal reasoning capabilities implementing DAG construction, do-calculus, and intervention effect estimation.
Capabilities
- Causal DAG construction and validation
- Backdoor/frontdoor criterion checking
- Average treatment effect estimation
- Instrumental variable analysis
- Mediation analysis
- Sensitivity analysis for unmeasured confounding
Usage Guidelines
- DAG Construction: Build causal graphs from domain knowledge
- Identification: Check if effects are identifiable
- Estimation: Apply appropriate estimation methods
- Sensitivity: Assess robustness to unmeasured confounding
Tools/Libraries
- DoWhy
- CausalNex
- pgmpy
- EconML
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