O que pandas-ai faz?
Camada de habilidade conversacional sobre DataFrames Pandas, transformando linguagem natural em scripts executáveis de limpeza, filtragem e plotagem.
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pandas-dev/pandas-ai é uma ferramenta que adiciona uma camada de interação conversacional ao Pandas, permitindo que desenvolvedores e cientistas de dados manipulem DataFrames usando linguagem natural. Em vez de escrever código manualmente para filtrar, limpar ou plotar dados, o usuário pode simplesmente descrever a operação desejada em texto, e a ferramenta gera e executa automaticamente o código Python correspondente. Isso acelera significativamente a análise exploratória de dados e reduz a barreira de entrada para quem não domina totalmente a API do Pandas. Suporta vários agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) e funciona como uma skill que transforma comandos em linguagem natural em scripts Pandas prontos para uso.
npx skills add pandas-dev/pandas-aiInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Camada de habilidade conversacional sobre DataFrames Pandas, transformando linguagem natural em scripts executáveis de limpeza, filtragem e plotagem.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.