이 프로젝트는 두 개의 클로드 코드 기술을 포함합니다:

1. Stata - Stata를 사용하는 방법을 Claude에게 알리는 포괄적 인 참조. 핵심 문법, 데이터 관리, econometrics, causal inference, 그래픽 및 20 + 커뮤니티 패키지를 커버합니다.

2.Stata C Plugins — C 플러그인을 사용하는 Stata 코드를 만드는 방법 Claude에게 말하는 기술. Claude는 Stata에서 호출 할 수있는 C 플러그인으로 기존 패키지를 변환하는 데 사용할 수있는 정보가 포함되어 있습니다. 이것은 당신이 Stata에서 일을 할 수 있기 때문에 매우 유용합니다. 그렇지 않으면 쉽게 할 수 없습니다.

기존 패키지를 어디에서 찾을 수 있듯이, Claude가 기존 파이썬 패키지를 살펴볼 수 있고, 이 기술은 Claude가 Python 또는 R 또는 모두 구현되는 모든 복제를 개발하는 데 사용할 수있는 워크플로를 제공합니다. Stata에서 실행하고 C 플러그인을 사용합니다. 대부분의 경우 많은 경우 Stata에서 적어도 실행하는 것을 얻을 수 있어야 원래 언어에서, 더 빨리하지 않는 경우.

설치

Claude Code의 시장으로 이 재포를 추가하십시오:

그런 다음 어떤 옵션을 설치하면 필요한:

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