経済と金融における帝国研究のために設計されたカスタムクロードコードのスキルのコレクション。 これらのスキルは、一般的な学術研究タスクのための構造化されたワークフローを提供します。

インストール

これらのスキルを使用するには、[.md]ファイルをClaude Codeコマンドディレクトリにコピーします。

インストール後、[/skill-name(/robustness]])を使用して、Claudeコードのスキルを呼び出すことができます。

[skills/ ディレクトリは、新しい ** エージェント スキル** フォーマットで 2 番目のセットを保持します。 スキル、それぞれ[SKILL.mdとYAMLのフロントマッター]。 それらは別の場所に取付けます:

タスクがスキルの[[descriptionと一致したときに、これらを自動的に呼び出します。 また、 名前で呼びます。 下のエージェントスキルを参照してください。

利用可能なスキル

##1. 堅牢性([[T6])

購入: 財務/経済学論文の強靭性試験の包括的なチェックリスト。

特徴:

• コア堅牢性カテゴリ:代替サンプル、仕様、対策
• 同一証明テスト:プラセボ、前傾向、IVの診断
• DiD固有のテスト(並列傾向、Baconの分解、Callaway-Sant’Anna)
• IV 固有のテスト(第一段階の F、弱い器械推論)
• 参照防止の最低の条件

Claude Code Skills for Empirical Research

A collection of custom Claude Code skills designed for empirical research in economics and finance. These skills provide structured workflows for common academic research tasks.

Installation

To use these skills, copy the .md files to your Claude Code commands directory:

# Copy all skills to your Claude commands folder
cp *.md ~/.claude/commands/

After installation, you can invoke any skill in Claude Code using /skill-name (e.g., /robustness).

The skills/ directory holds a second set in the newer agent skill format (a folder per skill, each with a SKILL.md and YAML frontmatter). Those install to a different location:

# Copy the agent skills to your Claude skills folder
cp -R skills/* ~/.claude/skills/

Claude invokes these automatically when a task matches the skill’s description; you can also call one by name. See Agent Skills below.

Available Skills

1. Robustness (/robustness)

Purpose: Comprehensive checklist of empirical robustness tests for finance/economics papers.

Features:

• Core robustness categories: alternative samples, specifications, measures
• Identification tests: placebo, pre-trends, IV diagnostics
• DiD-specific tests (parallel trends, Bacon decomposition, Callaway-Sant’Anna)
• IV-specific tests (first-stage F, weak instrument inference)
• Referee-proof minimum requirements
• Reporting templates for robustness tables

Usage:

/robustness
> "robustness checklist"     # Full checklist for current paper
> "DiD robustness"           # DiD-specific tests only
> "referee-proof"            # Most commonly requested tests

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2. Literature Review (/lit-review)

Purpose: Systematically summarize academic papers, extract key findings, and identify research gaps.

Features:

• Structured paper summary template
• Data & methodology extraction
• Comparison tables across multiple papers
• Literature gap analysis framework
• BibTeX generation

Usage:

/lit-review
> "summarize this paper"     # Full template
> "quick summary"            # Citation, question, finding, relevance
> "compare papers"           # Comparison table
> "find gaps"                # Identify research gaps

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3. Coding Guidelines (/coding-guidelines)

Purpose: Standardized Python & Stata coding practices for empirical research projects.

Features:

• Project directory organization
• Python script templates with path management
• Stata script templates with global macros
• Data loading, merging, and validation patterns
• Visualization standards (matplotlib/seaborn)
• Output table conventions (outreg2/esttab)