bayesian-statistician-plugin
一个端到端的贝叶斯统计建模工作流插件，集成Stan和ArviZ。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：bayesian-statistician-plugin。 它的用途是：一个端到端的贝叶斯统计建模工作流插件，集成Stan和ArviZ。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/bayesian-statistician-plugin/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
`/bayesian-workflow:run 分析data/sales.csv中的数据，建立一个预测销量的贝叶斯模型`，它会自动启动完整工作流，先进行数据探索，然后设计模型、进行拟合和多次验证，最终生成包含图表和结论的HTML报告。如果你想先看看数据概况，可以说：`/bayesian-workflow:eda data/sales.csv`。
介绍
这个插件解决了在Claude中进行复杂贝叶斯统计建模时，需要手动串联多个步骤、配置环境和管理中间结果的痛点。它将完整的贝叶斯工作流自动化，从数据探索分析（EDA）到模型设计、拟合、验证，直至生成最终报告，全部封装在一条命令中。
使用方式非常简单。用户只需通过/bayesian-workflow:setup初始化一次环境，然后使用/bayesian-workflow:run命令并指定数据文件或分析目标，插件就会自动启动一个包含11个子代理的编排器，按预设的四个阶段执行分析，并将所有中间和最终结果输出到结构化的文件夹中。用户也可以单独运行某个阶段，例如仅进行数据探索。
它非常适合数据分析师、学术研究者以及任何需要进行严谨贝叶斯建模的专业人士。对于需要将贝叶斯方法应用于业务决策、学术研究或量化策略开发的用户来说，这个插件能极大提升效率和可复现性。
使用前请注意，该插件依赖uv包管理器和C++工具链来编译Stan模型。首次使用/bayesian-workflow:setup命令时会自动安装CmdStan，但需要保证网络通畅。建议在开始正式分析前，先用一个小型数据集测试整个流程，确保环境配置正确。
核心特点
核心区别在于它提供了一个完整的、由智能体编排的端到端工作流，而非零散的建模工具。它将贝叶斯分析的11个专业环节（如先验预测检查、虚假数据检查、模型批判等）封装为协同工作的子代理，并强制执行验证轮次和文件结构，确保了分析过程的系统性和可复现性。
注意事项
不适合需要快速、轻量级探索性分析或对计算资源有严格限制的场景，因为完整的Stan模型编译和MCMC采样过程可能耗时较长。
常见问题
运行前需要安装什么？
需要预先安装`uv`包管理器和C++编译器（如Xcode Command Line Tools或Visual Studio Build Tools）。
可以只做数据探索，不跑完整模型吗？
可以，使用`/bayesian-workflow:eda <数据路径>`命令即可单独运行探索性数据分析（EDA）。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/bayesian-statistician-plugin/raw/index.md 读取 bayesian-statistician-plugin 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/bayesian-statistician-plugin/raw/index.md（查看排版版本）