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CSVサマライザー

CSVファイルを要約・プロファイリングするスキル — Claude Code、Codex、Gemini CLIで共通のプロトコルを実行します。

CSVサマライザー とは?

このスキルは、CSVファイルの要約・プロファイリングを自動化するためのものです。ユーザーがCSVファイルを指定すると、そのファイル(または大規模ファイルの場合は先頭1000行)を読み取り、行数、列数、各列の推論型(整数、小数、日付、真偽値、文字列、混合)、カーディナリティの低い列のユニーク値数、代表サンプル値を計算します。さらに、欠損値、型の不一致、外れ値、不正な日付、重複行などのデータ品質フラグも検出します。結果は、1行ヘッダー、マークダウンテーブル、データ品質セクションからなる簡潔なレポートとして提示されます。このスキルは主にClaude Code、Codex、Gemini CLI上で動作することを想定しており、ファイルは読み取り専用で変更しません。開発者やAIエージェントユーザーにとって、CSVデータの構造や品質を素早く把握するための便利なツールです。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add suifeng156/skillport

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ドキュメント

CSVサマライザー は何をしますか?

ユーザーがCSVファイルの要約またはプロファイリングを依頼した場合、以下のプロトコルに従ってください。

1. ファイルの特定

ユーザーが特定のファイル名を指定した場合はそれを使用します。それ以外の場合は、作業ディレクトリ内の.csvファイルを一覧表示し、最も最近更新されたものを使用します。選択したファイル名を報告してください。

2. 読み取りと解析

ファイル(または非常に大きな場合は最初の1000行)を読み取ります。次の項目を計算します。

  • 行数 — ヘッダー行を除いた総行数。
  • 列数 — ヘッダー行から算出。
  • 列ごと:
    • 推論型: integer、decimal、date、boolean、string、または mixed。
    • 低カーディナリティ列(ユニーク値が20未満)のユニーク値数。
    • 代表的なサンプル値。
  • データ品質フラグ — 欠損値、列内の型の不一致、疑わしい外れ値、不正な日付、重複行。

3. レポート形式

以下の内容を含む単一のレスポンスを生成します。

  1. 1行のヘッダー: csv-summarizer: <ファイル名> (N行 × M列)。
  2. 列のマークダウンテーブル: | 名前 | 推論型 | サンプル | 備考 |。
  3. 「データ品質」という見出しの短い段落。検出されたフラグを説明するか、何もなければ「問題は検出されませんでした」と記述します。

ファイルを変更しないでください。読み取り専用です。

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