StatsPAI 是用于因果推断与应用计量经济学的 Python 包，以 import statspai as sp 方式使用，提供 1100+ 注册函数和自描述 API，估计结果对象通常可导出为 LaTeX、Word、Excel、BibTeX。该技能按应用经济学论文（AER/QJE/JPE/ReStud 等）的规范流程驱动 StatsPAI，每一步产出可入论文的产物，如 Table 1、事件研究图、主结果表、稳健性面板和复现标记。
安装：pip install "statspai[fixest,plotting]"；完整技能可用 pip install "statspai[fixest,plotting,neural,text]"。裸装 pip install statspai 不足以运行默认流程。sp.feols/sp.fepois/sp.feglm 需要 fixest 额外依赖，绘图需要 plotting，神经因果方法需要 neural，文本处理需要 text，缺失时会报 ImportError。
主要能力覆盖数据契约、描述统计、估计量优先的 DSL（sp.causal_question(...).identify()）、识别图形、主回归表、异质性、机制、稳健性与复现包。支持 DID、IV、RD、SCM、匹配、DML、元学习器、因果森林、BCF、TMLE 等，结果可统一放入 sp.regtable / sp.collect。
使用方式：先路由模式（默认 AER 经济、流行病学、ML 因果或仅导出），冻结数据契约，从最小已验证调用形状开始，逐块扩展，并以产物而非意图作为最终回答依据。可用 sp.list_functions()、sp.describe_function(name)、sp.function_schema(name) 发现 API。
适用场景包括应用微观计量论文、流行病学目标试验模拟、ML 因果与 CATE 分析、Stata/R 迁移等。限制：部分功能依赖可选依赖；未提供具体价格、平台或效果数据；列名、总体、估计量和设计值需按用户实际数据替换。