alive-analysis — AI कोडिंग एजेंट्स के लिए डेटा विश्लेषण workflow kit

AI से अगर आप कहें, "इस डेटा का विश्लेषण कर दो", तो जवाब मिल जाता है। लेकिन एक महीने बाद अगर पूछें, "तब हमने ऐसा निष्कर्ष क्यों निकाला था?", तो कुछ भी बचा हुआ नहीं मिलता।

इसी समस्या को हल करने के लिए बनाया गया यह open source है। यह Claude Code और Cursor 2.4+ में काम करता है।

मुख्य बात ALIVE loop है।

• ASK — आप क्या जानना चाहते हैं? (प्रश्न की परिभाषा)
• LOOK — डेटा क्या दिखाता है? (सेगमेंटेशन, confounding variables की जाँच)
• INVESTIGATE — ऐसा क्यों है? (hypothesis बनाना → ख़ारिज करना)
• VOICE — इसे कैसे साझा किया जाए? (audience के अनुसार messaging, reliability)
• EVOLVE — अगली बार क्या पूछना चाहिए? (follow-up प्रश्न, impact tracking)

AI विश्लेषण "की जगह" नहीं करता। हर चरण में AI सवाल पूछता है, इंसान निर्णय लेता है, और वह पूरी प्रक्रिया Git-tracked Markdown फ़ाइलों में दर्ज रहती है।

दो विश्लेषण मोड:

• Full: निर्णय लेने में उपयोग होने वाला विश्लेषण। 5 फ़ाइलें + checklist (confounding variables, sensitivity, counter metrics आदि)
• Quick: "कल DAU क्यों गिर गया?" जैसे तेज़ विश्लेषण के लिए। 1 फ़ाइल। PM या marketer भी इस्तेमाल कर सकते हैं

अन्य फीचर:

• A/B test experiment module (design → validation → analysis → decision → learning)
• metrics monitoring (4-स्तरीय classification + anomaly detection escalation)
• insight search (पुराने विश्लेषणों में full-text search + cross-reference)
• automatic retrospective reports, impact tracking
• training mode — 7 वास्तविक कार्य-परिस्थिति scenarios के साथ analytical thinking का अभ्यास (scoring + hints + feedback)

इंस्टॉलेशन टर्मिनल में 2 लाइनों का है, और शुरुआत agent chat में /analysis-init की एक लाइन से होती है।

git clone https://github.com/with-geun/alive-analysis.git /tmp/alive-analysis  
bash /tmp/alive-analysis/install.sh  

फ़ीडबैक का स्वागत है।