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O que agente-interno-orientado-por-esquema faz?

Framework de agente de IA para insights de dados orientados por esquema — aponte-o para um novo conjunto de dados com um schema.yaml. Zero codificação de negócios; o agente nunca toca na produção.

Visão Geral

Este agente foi projetado para realizar análises exploratórias de dados (EDA) de forma autônoma, usando apenas um schema YAML para entender a estrutura do dataset. Sempre que um novo schema.yaml é fornecido, o agente gera automaticamente um resumo dos dados, identifica valores nulos, detecta outliers e sugere transformações potenciais, sem que o desenvolvedor precise escrever qualquer lógica de negócios específica.

Como Funciona

1. Entrada: O usuário fornece um arquivo schema.yaml descrevendo o dataset (colunas, tipos, restrições, etc.).
2. Análise: O agente parseia o schema e carrega os dados correspondentes (CSV, JSON, banco de dados, etc.).
3. Insights: O agente executa uma série de verificações estatísticas e de qualidade:
   • Contagem de registros e colunas
   • Tipos de dados de cada coluna
   • Valores ausentes por coluna
   • Estatísticas descritivas (média, mediana, desvio padrão)
   • Distribuições e frequências
   • Correlações simples entre colunas numéricas
4. Relatório: O agente gera um relatório em markdown ou JSON com as descobertas, incluindo recomendações de limpeza, transformação ou visualização.

Por que usar este agente?

• Zero codificação de negócios: Não há necessidade de adaptar o código para cada novo dataset.
• Seguro: O agente nunca executa em produção; ele opera apenas em dados de desenvolvimento ou cópias sanitizadas.
• Flexível: Funciona com qualquer dataset que tenha um schema YAML definido.
• Rápido: A análise é feita em segundos, permitindo iterar rapidamente.

Plataformas Suportadas

• Claude Code: Integração via arquivos de skill markdown.
• Cursor: Pode ser usado como agente customizado no ambiente de desenvolvimento.
• Codex: Executável como prompt de análise de dados.

Exemplo de Uso

# schema.yaml
dataset: vendas.csv
columns:
  - name: data
    type: date
  - name: produto
    type: string
  - name: quantidade
    type: integer
  - name: preco
    type: float

Após fornecer este schema, o agente analisará o CSV vendas.csv e produzirá um relatório detalhado.

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou pull requests no repositório original.