O que causal-impact-campaign faz?
Habilidade do Claude Code para medir o impacto causal de campanhas de marketing usando séries temporais estruturais bayesianas
Habilidade do Claude Code para medir o impacto causal de campanhas de marketing usando séries temporais estruturais bayesianas
Esta habilidade do Claude Code permite que agentes de IA meçam o impacto causal de campanhas de marketing com rigor estatístico, utilizando séries temporais estruturais bayesianas. Ela é útil para profissionais de marketing, cientistas de dados e engenheiros que precisam avaliar a eficácia de campanhas em cenários onde experimentos aleatórios controlados (A/B tests) não são viáveis. A habilidade suporta a execução em ambientes Python com bibliotecas como `pandas`, `numpy` e `pymc` ou `statsmodels`, e pode ser aplicada diretamente via Claude Code. Seu funcionamento envolve a construção de um modelo de série temporal contrafactual, que prevê o que teria acontecido sem a campanha, comparando-o com os dados observados para estimar o efeito causal, fornecendo intervalos de credibilidade e inferência bayesiana.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
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