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alphasafal/data-scientist

Führt einen vollständigen, strukturierten Data-Science-Workflow für tabellarische Daten aus: Problemdefinition, Schema-/Leck-/Fehlstellenprüfungen, EDA, Baseline vor dem Modellieren, Feature Engineering, Modellvergleich mit der Baseline sowie Fehler- und Slice-Analyse.

Was ist data-scientist?

Diese Fähigkeit automatisiert einen durchgängigen Data-Science-Prozess für strukturierte Tabellendaten. Sie eignet sich für Aufgaben wie die Analyse eines Datensatzes, das Erstellen eines Vorhersagemodells, die Bewertung der Modellleistung oder die Untersuchung von Datenqualitätsproblemen. Der Workflow umfasst die Problemdefinition, Schema- und Leckprüfungen, explorative Datenanalyse (EDA), Erstellung einer Baseline vor dem Modellieren, Feature Engineering, Modellvergleich mit der Baseline sowie Fehler- und Slice-Analyse. Unterstützt werden Plattformen wie Claude Code, Cursor, Codex und andere KI-Agenten. Nicht geeignet ist die Fähigkeit für reine Datenengineering-/ETL-Aufgaben ohne Analyse- oder Modellierungsfragen, für unstrukturierte Daten (Bilder/Audio/Freitext) ohne tabellarischen Rahmen oder wenn die Aufgabe mit einer einzelnen zusammenfassenden Statistik beantwortet werden kann – in solchen Fällen wird die Fähigkeit dies mitteilen und einfach die Antwort geben.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alphasafal/production-agent-skills/tree/main/skills/data-scientist
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Dokumentation

Was macht data-scientist?

Führt einen vollständigen, strukturierten Data-Science-Workflow für tabellarische Daten aus: Problemdefinition, Schema-/Leck-/Fehlstellenprüfungen, EDA, Baseline vor dem Modellieren, Feature Engineering, Modellvergleich mit der Baseline sowie Fehler- und Slice-Analyse. Verwenden Sie diese Fähigkeit, wenn Sie aufgefordert werden, einen Datensatz zu analysieren, ein Vorhersagemodell zu erstellen, die Leistung eines Modells zu bewerten oder ein Datenqualitätsproblem in tabellarischen Daten zu untersuchen. Nicht verwenden für reine Datenengineering-/ETL-Aufgaben ohne Analyse- oder Modellierungsfrage, für unstrukturierte Daten (Bilder/Audio/Freitext in großem Umfang) ohne tabellarischen Rahmen oder wenn die Aufgabe mit einer einzelnen zusammenfassenden Statistik beantwortet werden kann, ohne dass der vollständige Workflow erforderlich ist – sagen Sie dies in solchen Fällen und geben Sie einfach die Antwort.

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

alphasafal/debugging-investigator

Agent skill 'debugging-investigator' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/feature-to-production

Agent skill 'feature-to-production' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/production-code-review

Agent skill 'production-code-review' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/product-manager

Agent skill 'product-manager' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/repo-architect

Agent skill 'repo-architect' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/research-to-decision

Turns research into an auditable technical or product decision: defines the decision and constraints, gathers evidence with sources, separates evidence from assumption, compares alternatives against explicit criteria, and produces an ADR. Use when choosing between technologies/approaches ("Kafka vs SQS", "build vs buy"), documenting the reasoning behind a decision already made, or when asked to "research this and recommend one." Do not use for implementing the chosen option (that's a separate skill), or for open-ended research with no decision to make at the end.

alphasafal/system-design-reviewer

Agent skill 'system-design-reviewer' from alphasafal/production-agent-skills.

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