続・データサイエンティストのためのSkills:分析手法×診断可視化セット

はじめに 先日、データサイエンスを実務で扱う人向けの AGENTS.md と Skills の作り方の紹介と、実装例を公開しました。 想像以上に反響をいただき、とても嬉しく思っています。一方で、「まだまだ完全なものには程遠い」とも同時に感じていました。Python の書き方やデータの扱い方など、どの分析でも守ってほしいことは前回 Skills 化しましたが、分析の中身に踏み込んだ内容は、依然として毎回個別に指示を出しています。 この記事でやりたいこと 案件ごとの分析方針（何を明らかにし、どの手法を使うか）は、事前に賢い AI モデルやチームメンバー[1]と議論して決めるものなので、本記事では扱いません。本記事で標準化したいのは、決まった手法を実行するときの分析診断（diagnostics）です。例えば状態空間モデルの推定に MCMC を使うなら、個人的には PyStan ではなく CmdS

[misshiki]

分析手法と必須の診断図・指標をセットでSkills化。5つのルーターと19の参照ファイルで必要な知識だけを読む2段構成。Claude Codeの18ケースで想定どおり選択され、診断対象16件で判定表を出力。スキル有無の比較は未実施。