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Convergence diagnostics, fit evaluation, and debugging for Marketing Mix Models. Use when checking rhat, ESS, divergences, evaluating model fit metrics (R-squared, MAPE, wMAPE), debugging sampling issues, assessing overfitting, running model comparison (LOO/WAIC), or validating cross-validation results. Also activate when the user encounters convergence warnings, poor model fit, or needs to unders
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/plugin marketplace add Yakoub-ai/agent-mmm
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Build, debug, and optimize Claude API / Anthropic SDK apps. Apps built with this skill should include prompt caching. Also handles migrating existing Claude API code between Claude model versions (4.5 → 4.6, 4.6 → 4.7, retired-model replacements). TRIGGER when: code imports `anthropic`/`@anthropic-ai/sdk`; user asks for the Claude API, Anthropic SDK, or Managed Agents; user adds/modifies/tunes a C
Desenvolvimento
#ai
#api
por anthropics
Crie novas skills, modifique e aprimore as existentes, e meça seu desempenho. Utilize para desenvolver, editar, otimizar, testar e comparar skills, além de refinar suas descrições para maior precisão de acionamento.
Desenvolvimento
#test
por anthropics
claude-code-plugin-release
Fluxo de trabalho automatizado de versionamento semântico e lançamento para plugins do Claude Code. Gerencia incrementos de versão em manifestos package.json, marketplace.json, plugin.json, publicação npm (para que npx claude-mem@X.Y.Z seja resolvido), verificação de build, marcação git, lançamentos no GitHub e geração de changelog.
Desenvolvimento
#ai
#git
por thedotmack
Contexto Persistente Entre Sessões para Cada Agente – Captura tudo o que seu agente faz durante as sessões, comprime com IA e injeta contexto relevante de volta em sessões futuras. Compatível com Claude Code, OpenClaw, Codex, Gemini, Hermes, Copilot, OpenCode e mais.
Desenvolvimento
#ai
por thedotmack
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Convergence Checklist
Run these checks immediately after fitting:
| Check | Threshold | Ideal | How to Check | |-------|-----------|-------|-------------| | rhat | < 1.05 | < 1.02 | az.summary(model.idata)["r_hat"].max() | | ESS bulk | > 400 | > 1000 | az.summary(model.idata)["ess_bulk"].min() | | ESS tail | > 400 | > 1000 | az.summary(model.idata)["ess_tail"].min() | | Divergences | 0 | 0 | model.idata.sample_stats["diverging"].sum() | | Energy | No b
[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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