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ahf15811987-sketch/agent-skills

ユーザーがLLMを介さずに決定論的なデータ変換を必要とする場合に使用します。重複排除、金額/日付の正規化、エクスポートの差分比較、シークレットスクラビング、来歴パケット、Kindle/eBay/暗号資産取引所エクスポートの解析などをカバーします。punctual_alghoza Apifyアクターファミリーに関するスキルです。

agent-skills とは?

このスキルは、Apify Storeで公開されている`punctual_alghoza`ファミリーの決定論的でフェイルクローズ型のアクター群を活用するためのものです。ユーザーがLLMによる確率的生成ではなく、検証可能で再現性のある結果を必要とするデータ変換タスク(重複排除、金額・日付の正規化、PIIスクラビング、金融・暗号資産エクスポートの正規化、Kindleクリッピングの解析、エクスポート間の差分比較、来歴パケットの生成など)に特化しています。各アクターは厳密な入力スキーマを持ち、処理結果を自身で検証できない場合は処理を拒否します(fail-closed)。ApifyのMCPまたはAPI経由で呼び出し、`callOptions`にコスト上限(`maxTotalChargeUsd`)を指定することで、予算管理を徹底できます。このスキルは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)がユーザーに代わってデータ変換を正確かつ確実に実行するためのガイドとして機能します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/ahf15811987-sketch/agent-skills/tree/HEAD/skills/deterministic-data-apis

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ドキュメント

決定論的データAPI(Apify Storeのpunctual_alghoza)

ファイルおよびデータセット変換のための、小さな決定論的でフェイルクローズ型のアクターファミリーです。変換パスにLLMは含まれず、金額はDecimalで正確に扱われます。各アクターは自身の処理結果を検証するか、検証できない場合は処理を拒否します。ユーザーが確率的な生成ではなく、検証可能で再現性のある結果を必要とする場合に使用してください。

どのアクターをいつ使うか

ニーズアクター(ストアスラッグ)イベント価格
乱雑なCSV/JSON内の重複排除 / 金額・日付の正規化 / PIIスクラビングpunctual_alghoza/dataset-cleaner$0.30 / データセット
金融エクスポート(マッピング付きCSV、OFX、QIF)の検証と正規化punctual_alghoza/financial-file-normalizer$0.25 / ファイル
KindleのMy Clippings.txtを解析して重複排除済みJSONに変換punctual_alghoza/kindle-clippings-parser$0.20 / ファイル
eBay販売レポートを検証済み台帳に正規化punctual_alghoza/marketplace-sales-normalizer$0.30 / ファイル
エクスポート内の漏洩シークレット/PIIをスキャンし、スクラビング済みコピーを取得punctual_alghoza/export-secrets-scanner$0.30 / スキャン
2つのエクスポートを差分比較(追加/削除/変更されたもの、正確な差分)punctual_alghoza/export-diff$0.20 / 差分
再販アイテムのSHA-256署名付き来歴パケットを構築punctual_alghoza/provenance-packet$0.25 / パケット
Coinbase/Krakenの暗号資産エクスポートを検証済み台帳に正規化punctual_alghoza/crypto-export-normalizer$0.25 / ファイル

呼び出し方法(Apify MCPまたはAPI)

  1. search-actors をプラットフォーム名や製品名(例:「dataset-cleaner」、「crypto export」、「kindle」)で実行します — 目標フレーズではありません。
  2. fetch-actor-details で入力スキーマ、README、料金を取得します。
  3. call-actor をJSON入力で呼び出します。callOptions には常にコスト上限を指定します: maxTotalChargeUsd(1実行あたりの費用上限)と timeout。 例:callOptions: {maxTotalChargeUsd: 0.5, timeout: 120}
  4. 結果はデータセットアイテムとして返ります。実行のデフォルトデータセットから読み取ってください。

入力コントラクト(簡潔)

  • dataset-cleaner: {"content": "<csv/json text>", "format": "csv"|"json", "money_columns": "price,amount", "date_columns": "date", "scrub": true} (money_columns/date_columnsはオプション。指定がない場合は自動検出して報告されます)
  • financial-file-normalizer: {"content": "...", "format": "csv", "csv_mapping": {"date": "Date", "amount": "Amount"}, "csv_currency": "USD"} — CSVには明示的なマッピングが必要です。推測されることはありません。
  • kindle-clippings-parser: {"content": "<My Clippings.txt>"}
  • marketplace-sales-normalizer: {"content": "<csv>", "platform": "ebay"}
  • export-secrets-scanner: {"content": "<csv/json>"} — 検出結果、スクラビング済みコンテンツ、元およびスクラビング後のSHA-256を返します。
  • export-diff: {"before": "...", "after": "...", "key_column": "id", "money_columns": "amount"}(money_columnsはオプション、カンマ区切りの文字列)
  • provenance-packet: {"item": {"item_title": "...", "item_serial": "...", "acquired_on": "YYYY-MM-DD"}, "records": [{"kind": "receipt", "content": "..."}]}
  • crypto-export-normalizer: {"content": "<csv>", "kind": "coinbase_transactions"|"kraken_ledger"}

障害セマンティクス(フェイルクローズ)

  • SCHEMA_DRIFT / UNKNOWN_COLUMN / UNSUPPORTED_EXCHANGE:ファイルのレイアウトがサポートされていません — リトライしても解決しません。代わりに正確なコードをユーザーに伝えてください。
  • INVALID_REQUEST:入力がバリデーションに失敗しました。入力を修正してリトライしてください。
  • 検証は証拠優先です:不一致の行は計算値とともにFLAGGED(フラグ付き)としてマークされ、黙って修正されることはありません。not_verifiable はソースにチェック可能なデータがないことを意味します(例:暗号資産の送金行) — エラーではありません。
  • これらのアクターは決して:ユーザーの取引所/銀行口座に接続したり、ユーザーデータを削除したり、日付/金額を推測したり、税務/会計アドバイスを提供したりしません。

エージェンティック課金に関する注意

アクターはイベントごとの課金制で、制限された権限で実行されます。呼び出し元のプラットフォームがサポートしている場合、1回の実行で1イベントチャージ(表参照)と小さなプラットフォームイベントが発生します。すべての実行には callOptions で maxTotalChargeUsd を設定して上限を設けてください。

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