表形式のデータに関する注意 — OLS から RDD までの 17 個の推定者で、AI コーディングエージェントのスキルとしてパッケージ化されています。

スタッフ

これは何ですか?

AI のコーディングエージェントにユーザー認証されたデータセットで防御可能な不正解析を実行できるスキル(構造化されたプロンプト + バンドルライブラリ)。 それは標準的な応用経済用具のキットをカバーします:

| 方法ファミリー | 機能 | 見積もり | お問い合わせ | 制御用OLS | 1 | ATE(CIA) | | 職業スコア(PS、PSM、IPW、AIPW、IPW-RA) | 7 | エイト / ATT | | IV / 2SLS | 2 | 受付 | | 差分差差分(静的・間接的・イベントスタディ) | 4 | ATT / 動的な効果 | | 回帰不連続(シャープ、ファジー、グローバルポリノミアル) | 3 | 締切り |

スキルには、メソッド選択ガイダンス、自動アップロードされたデータ診断、データプリプロセッシングチェックリスト、コワランス/SEマッピングテーブル、既知のライブラリの洞窟、通訳テンプレート、エンドツーエンドのプロジェクトワークフロー、診断チェックリスト、結果テーブルヘルパー、高度な応用ワークフローが含まれます。

対応するエージェントフレームワーク

• ロードコード / OpenClaw — [SKILL.md]を直接読みます
• OpenAI/Codex スキル UI メタデータ —`agents/openai を参照してください.

Econometrics Skill

Causal inference for tabular data — 17 estimators from OLS to RDD, packaged as an AI coding-agent skill.

中文说明

What this is

A skill (structured prompt + bundled library) that gives AI coding agents the ability to run defensible causal-inference analyses on user-provided datasets. It covers the standard applied-econometrics toolkit:

The skill includes method selection guidance, automatic uploaded-data diagnostics, data preprocessing checklists, covariance/SE mapping tables, known library caveats, interpretation templates, an end-to-end project workflow, diagnostic checklists, result-table helpers, and an advanced applied workflow.

Supported agent frameworks

• Claude Code / OpenClaw — reads SKILL.md directly
• OpenAI/Codex skill UI metadata — see agents/openai.yaml; this is not a standalone OpenAI Agents SDK config
• Any framework that can read a Markdown skill definition

Repository

• GitHub: https://github.com/xiaomihu1992/econometrics-skill
• SSH: [email protected]:xiaomihu1992/econometrics-skill.git

Usage

# Clone the repository
git clone [email protected]:xiaomihu1992/econometrics-skill.git
cd econometrics-skill

# Install Python dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run a smoke example
python examples/ols_example.py

For Claude Code or OpenClaw-style skill loading, install or copy the whole econometrics-skill/ folder into the environment’s skill directory, then invoke $econometrics in a causal-inference or uploaded-data diagnostic task. The main entrypoint is SKILL.md; detailed method signatures live in references/method_details.md.

Project structure

econometrics-skill/
├── SKILL.md                              # Main skill definition (English)
├── SKILL.zh-CN.md                        # 中文版 skill 定义
├── lib/
│   ├── econometric_algorithm.py          # 17 causal-inference functions
│   ├── data_preprocess.py                # load_table + uploaded-data diagnostics
│   └── result_tables.py                  # compact model comparison tables
├── references/
│   ├── method_selection.md               # Decision tree for picking the right estimator
│   ├── method_details.md                 # Exact signatures and minimal code per function
│   ├── interpretation.md                 # Reporting templates per method family
│   ├── applied_project_workflow.md       # End-to-end empirical project workflow
│   ├── data_preprocessing_advice.md      # Automatic dataset diagnostics and cleaning advice