pyfixest-cupy64-absorbed-regressors
pyfixest demeaner_backend="cupy64" (including its CPU fallback when cupy is absent) is NOT numerically identical to the default numba backend and does NOT drop fully-absorbed/collinear regressors the same way. Use when: (1) adding demeaner_backend="cupy64" to existing pf.feols/fe
Asset-Profil
Coding- und Entwickler-Agents
Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.
Szenario
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Agent-Fit
Claude Code + CLI + Codex
Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.
Installieren
Bereit
npx skills add kennethkhoocy/applied-micro-skills --skill pyfixest-cupy64-absorbed-regressors
Wartung
Aktuell
Heute gepusht
Risiko
Prüfung nötig
Low GitHub adoption signal
GitHub-Qualität
47
64/100 Qualität · 79/100 Vertrauen
Abdeckungs-Tags
Review-Notizen
Low GitHub adoption signal · Quality score needs review
Agent-Adoptionskarte
Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick
Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.
Qualität
VielversprechendUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Vertrauen
Nur SandboxNützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
Audit
Prüfung nötigMaschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
OpenAgentSkill Trust Score v5
Menschliche Prüfung vor Installation
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Stars
47 GitHub-Stars
Repository-Aktivität
47 Stars und 0 Forks
Wartung
Heute gepusht
Lizenz
MIT
Installieren
npx skills add kennethkhoocy/applied-micro-skills --skill pyfixest-cupy64-absorbed-regressors
Installationssicherheit
Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad
Berechtigungsfläche
Datenbankzugriff
Agent-Ergebnisse
Noch keine Agent-Ergebnisdaten
Dokumentation
Starker README/SKILL.md-Kontext
Risikoübersicht
Vor Produktion prüfen
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 47 GitHub stars
- Stars/forks activity: 47 stars, 0 forks; issue activity unavailable in current metadata
Installationsbereitschaft
Installationspfad verfügbar
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Lizenz ist angegeben
- Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege
Agent-lesbare Metadaten
Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.
Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.
Geeignete Aufgaben
- Browser automation-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
Geeignete Agents
Installationsentscheidung
- Befehl
- npx skills add kennethkhoocy/applied-micro-skills --skill pyfixest-cupy64-absorbed-regressors
- Richtlinie
- Prüfen
- Menschliche Prüfung
- Ja
Vertrauen und Risiko
- Vertrauen
- 71/100
- Audit
- 80/100
- Risikoebene
- Prüfung nötig
Ergebnis-Loop
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- Event-ID
- resolve
- Ergebnisse
- 5
Installationsbefehl
npx skills add kennethkhoocy/applied-micro-skills --skill pyfixest-cupy64-absorbed-regressorsNicht verwenden, wenn
- Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- No OpenAgentSkill engagement data yet
- Quality score needs review
Agent-Sicherheit v2
64/100 · Vor Installation prüfen
Nutzbarer Kandidat, aber der Agent sollte Berechtigungs- und Auditnotizen vor der Installation anzeigen.
Vor der Installation in einem echten Arbeitsbereich ist menschliche Freigabe erforderlich.
Mittel
Netzwerkzugriff
Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.
Mittel
Datenbankzugriff
Die Skill kann Schemata prüfen, Datenbanken abfragen oder mit persistenten Speichern arbeiten.
- Low GitHub adoption signal
Installationsziele
Diesen Skill im Agent-Workflow installieren
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressorsAgent-Auflösungsplan
Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.
Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.
JSON öffnen
/api/agent/resolve?task=Use%20pyfixest-cupy64-absorbed-regressors%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve-Text
/api/agent/resolve?task=Use%20pyfixest-cupy64-absorbed-regressors%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Installationsübergabe
/api/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors/install
Agent sollte prüfen
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Prompt kopieren
Task: Use pyfixest-cupy64-absorbed-regressors in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20pyfixest-cupy64-absorbed-regressors%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors/install
Install command: npx skills add kennethkhoocy/applied-micro-skills --skill pyfixest-cupy64-absorbed-regressors
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent-Übergabe
Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.
Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.
Installationsübergabe
/api/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors/install
LLM-Textformat
/api/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors/install?format=text
Alternativen finden
/api/skills/search?q=pyfixest-cupy64-absorbed-regressors&limit=3
Agent-Prompt
Use pyfixest-cupy64-absorbed-regressors for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors/install, then install with: npx skills add kennethkhoocy/applied-micro-skills --skill pyfixest-cupy64-absorbed-regressorsRegistry-Metadaten
Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.
Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.
Manifest
/api/registry/manifest/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors
LLM-Text
/api/registry/manifest/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors?format=text
Installationsalias
/api/registry/install/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors
Empfehlen
/api/registry/recommend?task=Use%20pyfixest-cupy64-absorbed-regressors%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent-Fit
Browser automation
Plattformen
Claude Code
Audit-Bericht
Prüfung nötig · 80/100
Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.
Agent-Entscheidungspanel
Fallback candidate for Browser automation
Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.
Rolle im Stack
Fallback-Kandidat
Primäre Eignung
Browser automation
Vertrauenslabel
Zuerst prototypisieren
Installationspfad
Befehl bereit
Verwenden wenn
- Browser automation-Workflows
- Claude-Code-Teams
- builders willing to evaluate younger projects
Evidenz
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- Qualitätsprofil 64/100
zuerst prüfen
- Low GitHub adoption signal
- No OpenAgentSkill engagement data yet
Implementierungspfad
- 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Browser automation-Aufgabe vollständig aus.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Vertrauensprofil
Nur Sandbox
Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.
GitHub-Akzeptanz
Prüfen47 GitHub-Stars
Star-/Fork-Aktivität
Prüfen47 Stars und 0 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar
Aktuelle Wartung
BestandenHeute gepusht
Lizenzklarheit
BestandenMIT
Positive Signale
- KI-Prüfung genehmigt
- Installationspfad ist verfügbar
- Repository-Belege sind verfügbar
- Kürzlich gewartetes Repository
- Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
- Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf
Vor Installation prüfen
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 47 GitHub stars
- Stars/forks activity: 47 stars, 0 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
- Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich
Empfohlene Aktion
Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.
Qualitätsprofil
Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Workflow-Eignung
Diese Skill in diesen Szenarien nutzen
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Parse messy files
Document processing
I need my agent to read PDFs, extract tables, and turn documents into structured data.
Workflow-Eignung
Zum vollständigen Workflow hinzufügen
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Alternativen-Shortlist
Vor Installation vergleichen
Similar skills that may fit this task.
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
MoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
Cua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
Übersicht
--- name: pyfixest-cupy64-absorbed-regressors description: | pyfixest demeaner_backend="cupy64" (including its CPU fallback when cupy is absent) is NOT numerically identical to the default numba backend and does NOT drop fully-absorbed/collinear regressors the same way. Use when: (1) adding demeaner_backend="cupy64" to existing pf.feols/fepois calls changes the printed coefficient table, (2) a regression report suddenly gains rows with absurd estimates (e.g. coef 435.8, SE 7106) for controls absorbed by the fixed effects, (3) diffing outputs before/after a backend change, or (4) anything parses a pyfixest text report by line position. author: Claude Code version: 1.0.0 date: 2026-07-18 ---
# pyfixest cupy64 backend: absorbed regressors survive, reports change shape
## Problem Adding `demeaner_backend="cupy64"` to an existing `pf.feols()` call is treated as a pure performance switch, but it changes the output: regressors with zero within-FE identifying variation (fully absorbed by the fixed effects) that the default numba backend silently drops are RETAINED by the cupy64 path (also in its scipy/CPU fallback when cupy is not installed). They appear in the coefficient table as non-identified garbage (huge coefficient, huge SE).
## Context / Trigger Conditions Observed 2026-07-18 (Specialist Directors US, H5 re-baseline audit): adding the kwarg to 4 feols sites left the headline triple stable to 4 decimals (B1 diff 1.45e-6, SE diff 9.9e-6) but the text report grew from 366 to 390 lines — 24 new rows for absorbed controls (e.g. `event_x_lrisk = 435.8059`, SE `7106.3365`) under firm-year + director FE, where firm-year-level variables have no identifying variation.
## Solution 1. Treat a backend change as a POTENTIALLY OUTPUT-CHANGING edit: diff the report and expect schema changes, not byte equality. Verify the coefficients of interest at ~4-decimal precision instead. 2. Never interpret retained absorbed-regressor rows as estimates; check within-FE variation before reading nuisance coefficients. 3. Never parse pyfixest text reports by line position; anchor on the variable name of the coefficient you need. 4. When byte-stable reports matter (regression-tested pipelines), pin the backend consistently everywhere rather than mixing backends across runs.
## Verification Re-run one model with and without the kwarg; compare: headline coef equal to ~1e-6, coefficient-row sets DIFFERENT (absorbed regressors present only under cupy64). That asymmetry confirms this behavior rather than a data change.
## Notes - Applies even with no GPU: the fail-open CPU fallback shows the same retention behavior, so "cupy isn't installed" does not make the kwarg inert. - The headline inference (identified coefficients, clustered SEs) agrees to reporting precision; this is a report-shape/nuisance-row issue, not a correctness issue for identified estimates.
Technische Details
- Version
- 1.0.0
- Lizenz
- MIT
- Letzte Aktualisierung
- 24. Aug. 2026
- Veröffentlicht
- 24. Aug. 2026
Entscheidungsübersicht
Fallback-Kandidat
recent repository activity
Audit
Installationsprüfung
Installations- und Adoptionsprüfung
- Sicherheit
- 86/100
- Wartung
- 100/100
- Installieren
- 92/100
Von Agent belegte Evidenz
Von Agent belegte Evidenz
Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.
- Erfolgsrate
- —
- Letzter Fehler
- —
- Ergebnisse
- 0
- Ausgabequalität
- —
- Fehlgeschlagen
- 0
- Nicht relevant
- 0
- Installationen
- 0
- Durch Risiko blockiert
- 0
- Einrichtung erforderlich
- 0
- Produktion
- 0
Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.
Installieren
Zum Agent-Workflow hinzufügen
Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.
Wachstums-Loop
Share-Kit
Szenariobasierter Entwurf für pyfixest-cupy64-absorbed-regressors, bereit für einen manuellen X-Post.
pyfixest-cupy64-absorbed-regressors: pyfixest demeaner_backend="cupy64" (including its CPU fallback when cupy is absent) is NOT nu... 47 stars https://www.openagentskill.com/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors?ref=x
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for pyfixest-cupy64-absorbed-regressors: https://www.openagentskill.com/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors?ref=x Install: npx skills add kennethkhoocy/applied-micro-skills --skill pyfixest-cupy64-absorbe...
Quelle des Eintrags
Registry-indexiert
Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.
- Ersteller
- Claude Code
- Indexiert von
- OpenAgentSkill Community-Index
Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.
Diesen Skill beanspruchenEigentümeranspruch
Diesen Skill-Eintrag beanspruchen
Dieser Registry-indexiert-Eintrag wird Claude Code zugeschrieben, ist aber noch nicht offiziell markiert. Beanspruche ihn, um ein verifiziertes Eigentümersignal hinzuzufügen und künftige Launch-, Installations- und Audit-Updates vertrauenswürdiger zu machen.
Creator-Backlink-Kit
Evidenz-Badges in deine README einfügen
Zeige den kanonischen Eintrag, aktuelle Vertrauens- und Audit-Signale sowie echte Agent-Proven-Evidenz dort, wo Entwickler das Repository bewerten.
[](https://www.openagentskill.com/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors)
[](https://www.openagentskill.com/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors)
[](https://www.openagentskill.com/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/kennethkhoocy-pyfixest-cupy64-absorbed-regressors)Autor
Claude Code
@claude-code
Tags
Plattform-Fit
Gesundheitssignale
- GitHub-Stars
- 47
- Qualitätswert
- 35/100
- Letzter GitHub-Push
- 24. Aug. 2026
- Framework-Hinweise
- Unbekannt
- OpenAgentSkill-Aufrufe
- 0
- Installationskopien
- 0
- Externe Klicks
- 0
Community-Signal
Teile mit, ob dieser Skill für deinen Agent-Workflow nützlich ist. Zusammengefasstes Feedback verbessert das Ranking im Laufe der Zeit.
Vertrauen & Sicherheit
Nur Sandbox
- GitHub-Akzeptanz47 GitHub-StarsPrüfen
- Star-/Fork-Aktivität47 Stars und 0 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
- Aktuelle WartungHeute gepushtBestanden
- LizenzklarheitMITBestanden
- README/SKILL.md-VollständigkeitMetadaten enthalten ausreichend Nutzungs- und Workflow-KontextBestanden
- Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden
Ähnliche Skills
UI-TARS Desktop
Run multimodal agents that operate desktop interfaces
37.0K StarsMoneyPrinterTurbo
利用AI大模型,一键生成高清短视频 Generate short videos with one click using AI LLM.
88.5K StarsCua
Open-source infrastructure for Computer-Use Agents. Sandboxes, SDKs, and benchmarks to train and evaluate AI agents that can control full desktops (macOS, Linux, Windows).
21.4K Stars