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CSV-Zusammenfasser

Plattformübergreifender Kompatibilitätstester für Agent-Fähigkeiten – führt eine SKILL.md auf Claude Code, Codex und Gemini CLI aus und zeigt Abweichungen auf.

Was ist CSV-Zusammenfasser?

Der CSV-Zusammenfasser ist eine leistungsstarke Fähigkeit für KI-Agenten, die dazu dient, CSV-Dateien zu analysieren und zu profilieren. Er identifiziert automatisch die zuletzt geänderte CSV-Datei, liest sie (optional die ersten 1000 Zeilen) und berechnet wichtige Metriken wie Zeilenanzahl, Spaltenanzahl, Datentypen pro Spalte, eindeutige Werte und ein repräsentatives Beispiel. Zudem bewertet er die Datenqualität, indem er fehlende Werte, Typinkonsistenzen, Ausreißer und doppelte Zeilen erkennt. Die Fähigkeit gibt die Ergebnisse in einem standardisierten Format aus, das eine Kopfzeile, eine Markdown-Tabelle mit Spalteninformationen und einen Abschnitt zur Datenqualität umfasst, ohne die Datei zu verändern. Dies ist besonders nützlich für Entwickler, die schnell einen Überblick über die Struktur und Qualität ihrer CSV-Daten erhalten möchten, unabhängig davon, ob sie Claude Code, Codex, Gemini CLI oder andere kompatible Plattformen verwenden.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
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Dokumentation

Was macht CSV-Zusammenfasser?

Wenn der Benutzer Sie auffordert, eine CSV-Datei zusammenzufassen oder zu profilieren, befolgen Sie dieses Protokoll.

1. Datei identifizieren

Wenn der Benutzer eine bestimmte Datei nennt, verwenden Sie diese. Andernfalls listen Sie .csv-Dateien im Arbeitsverzeichnis auf und verwenden Sie die zuletzt geänderte. Melden Sie den von Ihnen gewählten Dateinamen.

2. Lesen und analysieren

Lesen Sie die Datei (oder ihre ersten 1000 Zeilen, wenn sie sehr groß ist). Berechnen Sie:

  • Zeilenanzahl — Gesamtzeilen ohne Kopfzeile.
  • Spaltenanzahl — aus der Kopfzeile.
  • Pro Spalte:
    • Abgeleiteter Typ: integer, decimal, date, boolean, string oder mixed.
    • Anzahl unterschiedlicher Werte für Spalten mit geringer Kardinalität (< 20 unterschiedliche).
    • Ein repräsentativer Beispielwert.
  • Datenqualitätsflags — fehlende Werte, Typinkonsistenzen innerhalb einer Spalte, verdächtige Ausreißer, fehlerhafte Daten, doppelte Zeilen.

3. Berichtsformat

Erstellen Sie eine einzelne Antwort mit:

  1. Eine einzeilige Kopfzeile: csv-summarizer: <dateiname> (N Zeilen × M Spalten).
  2. Eine Markdown-Tabelle der Spalten: | name | abgeleiteter typ | beispiel | notizen |.
  3. Ein kurzer Absatz mit dem Titel „Datenqualität“, der alle gefundenen Flags beschreibt, oder „Keine Probleme erkannt“, falls keine vorhanden sind.

Nehmen Sie keine Änderungen an der Datei vor. Nur lesen.

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