StatsPAI
首个为AI Agent设计的因果推断与计量经济学Python库
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：StatsPAI。 它的用途是：首个为AI Agent设计的因果推断与计量经济学Python库 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/statspai/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
“帮我用Card(1995)的数据，运行一个教育回报率的OLS回归，并生成一份可供Agent阅读的摘要。” 它会调用StatsPAI加载内置数据集，执行`sp.ols`回归，并输出包含系数、标准误等结构化信息的`.to_agent_summary()`结果，方便后续分析或生成报告。
介绍
StatsPAI旨在解决实证研究者在Stata、R和Python之间频繁切换的痛点。它是一个原生的Python库，将常见的Stata/R计量经济学和因果推断工作流无缝集成到Python环境中。
用户可以通过统一的API加载数据集、估计模型、检查诊断结果、导出表格，并将结果直接传递给AI Agent或笔记本，无需离开Python环境。它提供了诸如regress、ivregress、reghdfe、did、rdrobust等熟悉的函数，并输出Python原生对象，支持.summary()、.tidy()、.plot()、.to_latex()等方法。
该库非常适合正在或计划转向Python进行实证研究的数据分析师、学术研究者、量化交易员等。它尤其适合那些希望利用AI Agent辅助分析、但苦于传统统计工具与AI生态割裂的用户。
使用建议：对于需要与Stata/R结果进行严格数值比对的场景，请务必使用库内的validation_status元数据和sp.cross_validate功能来验证方法的数值等价性。StatsPAI优先保证API的稳定性和广度，数值等价性需要根据具体方法查看验证状态。
核心特点
这是首个明确为AI Agent生态设计的因果推断库，内置了`.to_agent_summary()`等方法，并原生支持MCP服务器，使Agent能直接理解和处理计量分析结果。同时，它通过`validation_status`机制，明确区分了API稳定性和经过数值验证的方法，提供了清晰的可靠性指引。
注意事项
不适合要求所有Stata/R命令都必须达到比特级精确数值复现的场景，其核心目标是提供稳定、易用的Python原生API和Agent集成能力。
常见问题
StatsPAI能完全替代Stata或R吗？
它旨在成为Python优先工作的实用替代路径，提供了广泛的API覆盖和稳定的接口，并针对关键方法提供了数值等价性验证，但并非承诺所有命令都比特级相同。
如何确保我的Python结果和之前Stata跑出来的一致？
使用库内的`validation_status`查看方法验证状态，并通过`sp.cross_validate`功能进行交叉验证，`certified`或`validated`状态的方法具有数值等价证据。
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/statspai/raw/index.md 读取 StatsPAI 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/statspai/raw/index.md（查看排版版本）