このプロジェクトには、2つのClaudeコードのスキルが含まれています。

1。 Stata — スタタを使用する方法を説明する包括的な参照。 コアの構文、データ管理、エコノメトリ、因果推論、グラフィック、および20以上のコミュニティパッケージをカバーします。

2。 Stata C Plugins — Claude に Claude を指示するスキルは、C プラグインを使用して物事を行うために C のコードを作る方法。 既存のパッケージをStataから呼び出すことができるCプラグインに翻訳するためにClaudeが使用できる情報が含まれています。 これは、あなたがそうでなければ非常に簡単にできないスタタで物事を行うことができることを意味しますので、これは非常に便利です。

既存のパッケージをどこかに見つけることができる限り、Claude は既存の Python パッケージを見て、このスキルは、Claude がどんなものの複製を開発するために使用できるワークフローを提供します。, python または R で実装, スタタで実行し、C プラグインを使用します。. ほとんどの場合、そうでないと、元の言語で行なわれたように、スタタで少なくとも速く走る何かを得ることができます。

インストール

Claudeコードのマーケットプレイスとしてこのリポジトリを追加します。

その後、任意のオプションがあなたのニーズに合ったインストールします。

| プラグイン | コマンド | お問い合わせ

Stata Skills for Claude Code

This project contains two Claude Code skills:

1. Stata — A comprehensive reference that tells Claude how to use Stata. Covers core syntax, data management, econometrics, causal inference, graphics, and 20+ community packages.

2. Stata C Plugins — A skill that tells Claude how to make Stata code that uses C plugins to do things. It includes information that Claude can use to translate existing packages into C plugins that can be called from Stata. This is very useful because it means you can do things in Stata that you wouldn’t otherwise be able to do very easily.

As long as you can find an existing package somewhere, you can just let Claude go look at the existing Python package and this skill provides a workflow that Claude can use to develop a replication of whatever it is, implemented in Python or R or whatever, that runs in Stata and uses a C plugin. In many if not most cases, you should be able to get something that runs at least as fast in Stata as it did in the original language, if not faster.

Installation

Add this repo as a marketplace in Claude Code:

/plugin marketplace add dylantmoore/stata-skill

Then install whichever option fits your needs:

You can also find this and other plugins via the claude-plugins collection.

What’s Included

Skill 1: Stata

37 core reference files covering:

• Data import/export, management, and cleaning
• Linear regression, panel data, time series
• Limited dependent variables, survival analysis, SEM
• Causal inference: DiD, RD, matching, treatment effects
• Mata programming and matrix operations
• Graphics, tables, and reporting
• Workflow best practices

20 community package guides including:

• reghdfe — high-dimensional fixed effects
• estout / outreg2 — publication-quality tables
• csdid, did_multiplegt — modern DiD estimators
• rdrobust — regression discontinuity
• psmatch2 — propensity score matching
• synth — synthetic control
• ivreg2 / xtabond2 — IV and dynamic panel GMM
• And more (binsreg, coefplot, grstyle, winsor2, gtools, …)

Skill 2: Stata C Plugins

Reference files covering:

• Stata plugin SDK (stplugin.h) setup and data flow
• Memory safety, debugging, and common failure modes
• .ado wrapper patterns (preserve/merge, plugin loading)
• Cross-platform compilation (macOS, Linux, Windows)
• Performance optimization (pthreads, pre-sorted indices, XorShift RNG)
• Packaging and distribution via net install
• Translation workflow for porting Python/R packages to Stata
• Testing strategy with correlation-based validation against reference implementations

How It Works