構造化された表形式データのエンドツーエンドのデータサイエンスワークフローを実行します：問題のフレーミング、スキーマ/リーケージ/欠損値チェック、EDA、モデリング前のベースライン、特徴量エンジニアリング、ベースラインとのモデル比較、エラー/スライス分析。
このスキルは、構造化された表形式データに対して包括的なデータサイエンスワークフローを自動化します。ユーザーがデータセットの分析、予測モデルの構築、モデルパフォーマンスの評価、またはデータ品質の問題を調査する際に使用します。ワークフローは問題のフレーミングから始まり、スキーマ検証、データリーケージのチェック、欠損値分析、探索的データ分析（EDA）、ベースラインモデルの構築、特徴量エンジニアリング、複数モデルの比較、そしてエラーやスライス分析までを含みます。このスキルは、純粋なデータエンジニアリングやETLタスク、非構造化データ（画像、音声、大規模な自由テキスト）を表形式にフレーミングせずに扱う場合、または単一の要約統計量で回答可能なタスクには使用しないでください。そのような場合は、その旨を伝えて直接回答を提供します。
npx skills add https://github.com/alphasafal/production-agent-skills/tree/main/skills/data-scientist構造化された表形式データのエンドツーエンドのデータサイエンスワークフローを実行します：問題のフレーミング、スキーマ/リーケージ/欠損値チェック、EDA、モデリング前のベースライン、特徴量エンジニアリング、ベースラインとのモデル比較、エラー/スライス分析。データセットの分析、予測モデルの構築、モデルパフォーマンスの評価、または表形式データのデータ品質の問題を調査するよう求められた場合に使用してください。純粋なデータエンジニアリング/ETL（分析やモデリングの質問がない場合）、表形式のフレーミングなしの非構造化データ（画像/音声/大規模な自由テキスト）、または単一の要約統計量で回答可能で完全なワークフローが必要ないタスクには使用しないでください。そのような場合は、その旨を伝えて直接回答してください。
This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.
Agent skill 'debugging-investigator' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'feature-to-production' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'production-code-review' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'product-manager' from alphasafal/production-agent-skills.
Agent skill 'repo-architect' from alphasafal/production-agent-skills.
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.
Agent skill 'system-design-reviewer' from alphasafal/production-agent-skills.
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".