Communitygithub.com

MhmmdFaizal04/data-report-proof

Produisez des rapports CSV reproductibles hors ligne avec vérification des valeurs manquantes et des doublons, totaux décimaux exacts, hachages d'entrée et traçabilité par réclamation. Utilisez-le lorsque les utilisateurs ont besoin de résumés de feuilles de calcul audités ou de rapports de qualité des données plutôt que de récits numériques non étayés.

Qu'est-ce que data-report-proof ?

Cette compétence permet de générer des rapports CSV reproductibles et auditables, conçus pour les développeurs et les utilisateurs d'agents IA nécessitant des résumés de données robustes. Elle inclut des vérifications automatiques des valeurs manquantes et des doublons, garantissant l'intégrité des données. Les totaux décimaux sont calculés avec une précision exacte, évitant les imprécisions d'arrondi. Chaque rapport intègre des hachages des fichiers d'entrée et une traçabilité par réclamation, permettant une vérification indépendante de la provenance des données. Idéale pour les environnements où les données numériques doivent être justifiées et reproductibles, cette compétence prend en charge les plateformes d'agents LLM comme Claude Code, Cursor ou Codex. Son fonctionnement est basé sur des scripts Python autonomes qui lisent des fichiers CSV, appliquent des contrôles de qualité, calculent des agrégats et produisent un rapport final prêt à être partagé hors ligne.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/MhmmdFaizal04/data-report-proof-skills/tree/main/skills/data-report-proof

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Que fait data-report-proof ?

Produisez des rapports CSV reproductibles hors ligne avec vérification des valeurs manquantes et des doublons, totaux décimaux exacts, hachages d'entrée et traçabilité par réclamation. Utilisez-le lorsque les utilisateurs ont besoin de résumés de feuilles de calcul audités ou de rapports de qualité des données plutôt que de récits numériques non étayés.

Fonctionnalités

  • Vérification des valeurs manquantes : Détecte automatiquement les cellules vides ou nulles dans le CSV d'entrée.
  • Détection des doublons : Identifie les lignes en double basées sur des colonnes clés.
  • Totaux décimaux exacts : Calcule les sommes avec une précision décimale parfaite, sans erreur d'arrondi.
  • Hachage des entrées : Génère un hachage SHA-256 du fichier d'entrée pour garantir l'intégrité.
  • Traçabilité par réclamation : Chaque ligne du rapport inclut une référence à la source d'origine.

Utilisation

Exécutez le script principal avec un fichier CSV en entrée :

python generate_report.py --input data.csv --output rapport.csv

Arguments

ArgumentDescription
--inputChemin vers le fichier CSV d'entrée (obligatoire)
--outputChemin pour le rapport CSV de sortie (optionnel, défaut : rapport.csv)
--keyColonne(s) à utiliser pour la détection des doublons (optionnel, défaut : première colonne)

Exemple

id,nom,montant
1,Alice,100.50
2,Bob,200.75
1,Alice,100.50

La commande python generate_report.py --input example.csv produit un rapport avec une alerte de doublon pour la ligne 3 et un total exact de 301.25.

Licence

MIT

Skills associés