Fragt das Data Warehouse ab und beantwortet fachliche Fragen zu Daten. Behandelt Anfragen, die Datenbank- oder Warehouse-Abfragen erfordern, wie ‚wer nutzt X‘, ‚wie viele Y‘, ‚zeige mir Z‘, ‚Kunden finden‘, ‚wie hoch ist die Anzahl‘, Datenabfragen, Metriken, Trends oder SQL-Analysen.
Diese Skill ermöglicht es, Daten aus einem Data Warehouse abzufragen und fachliche Geschäftsfragen zu beantworten. Anstatt manuelle SQL-Abfragen zu schreiben, können Benutzer natürlichsprachliche Anfragen stellen, die der Agent automatisch in optimierte Datenbankabfragen übersetzt. Der Skill unterstützt gängige Data-Warehouse-Plattformen wie Snowflake, BigQuery, Redshift und PostgreSQL. Er deckt typische Anwendungsfälle ab, wie die Identifikation von Nutzern eines Features, die Berechnung von Metriken und Kennzahlen, das Abrufen konkreter Datensätze oder die Analyse von Trends über die Zeit. Entwickler und Datenanalysten profitieren von einer deutlichen Zeitersparnis, da komplexe SQL-Abfragen entfallen und Ergebnisse schnell und zuverlässig geliefert werden. Der Agent interpretiert die Anfrage, generiert die passende SQL-Abfrage, führt sie gegen das konfigurierte Warehouse aus und präsentiert die Ergebnisse in einer verständlichen Form.
npx skills add https://github.com/astronomer/agents/tree/main/skills/analyzing-dataInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Fragt das Data Warehouse ab und beantwortet fachliche Fragen zu Daten. Behandelt Anfragen, die Datenbank- oder Warehouse-Abfragen erfordern, wie ‚wer nutzt X‘, ‚wie viele Y‘, ‚zeige mir Z‘, ‚Kunden finden‘, ‚wie hoch ist die Anzahl‘, Datenabfragen, Metriken, Trends oder SQL-Analysen.
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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.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.