DataGrout Math

{"translation":"嗨 Product Hunt 👋，\n\n我们构建 DataGrout Math 是因为我们反复遇到同一个问题：AI 智能体在数字处理方面真的很糟糕。\n\n不是概念层面的糟糕，只是实际使用中不可靠。它们会在浮点运算上出现漂移，幻觉式地编造统计数据，并消耗 token 去完成本不该有任何成本的工作。当你运行基于数值数据做决策的生产级智能体时，"差不多就行"是不可接受的。\n\n因此我们构建了一套确定性数学工具，可以直接接入任何兼容 MCP 的智能体：Claude、Cursor，以及任何使用 Model Context Protocol 的框架。\n\n下面是它包含的内容：\n\n- `math.range` 和 `math.linspace`，用于生成无浮点漂移的干净序列\n- `math.sequence`，用于命名数列：斐波那契、素数、几何级数、三角形数、平方数、幂\n- `math.sample`，在正态、均匀和指数分布下支持种子化可复现采样\n- `math.interpolate`，提供 14 种缓动曲线，包括 lerp、smoothstep 以及 cubic 变体\n- `math.describe`，提供完整的描述性统计，附带百分位数和直方图\n- `math.window`，用于移动平均、EWMA、累计求和、差分和滞后\n- `math.normalize`，支持 z-score、min-max 和百分位排名\n- `math.outliers`，基于 IQR 或 z-score，并附带干净数组和布尔掩码\n- `math.rank`，支持 ordinal、dense、average 和 percentile 方法\n- `math.correlate`，用于 Pearson 和 Spearman 相关性分析，并附解读标签\n- `math.trend`，用于回归拟合与前向预测\n\n零额度消耗。零 LLM 参与。每一个结果都是确定性的，并通过回执进行验证。\n\n如果你正在构建 AI 智能体并希望获得可靠的数值计算，不妨一试，欢迎告诉我们你的想法。我们会阅读每一条评论。"}