Communitygithub.com

bestdeejay-design/agent-skills

Agent Skills - 29 skills for AI agents (Sisyphus, opencode): frontend-perfection (Lighthouse audit), secret-scanner, security-review, version-bumper, commit-lint, coverage-analyzer, api-contract-testing, seo-toolkit, sql-helper, docs-system, code-review, github-repo-hygiene. skill.json manifests, CI, Conventional Commits.

agent-skills 是什麼?

agent-skills is a Claude Code agent skill that agent Skills - 29 skills for AI agents (Sisyphus, opencode): frontend-perfection (Lighthouse audit), secret-scanner, security-review, version-bumper, commit-lint, coverage-analyzer, api-contract-testing, seo-toolkit, sql-helper, docs-system, code-review, github-repo-hygiene. skill.json manifests, CI, Conventional Commits.

相容平台Claude Code~Codex CLI~CursorOpenCode
npx skills add bestdeejay-design/agent-skills

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

CSV Pro

Профилирование CSV-файлов: типы колонок, статистика, аномалии.

Загружай этот скилл когда нужно быстро понять, что лежит в CSV: типы колонок, диапазоны значений, пропуски, дубликаты и выбросы.

🎯 When to use

Use this skill when:

  • Есть CSV-файл и нужно понять его структуру: типы колонок, min/max/mean, уникальные значения
  • Нужно проверить качество данных перед загрузкой в БД или ML-пайплайн
  • Просят «профиль csv», «анализ csv», «что в csv», «csv anomalies»
  • Нужен отчёт об аномалиях: пустые колонки, дубликаты строк, выбросы, длинные строки

Do NOT use when:

  • Нужна полная аналитика с корреляциями и рекомендациями — это data-analysis
  • Нужны SQL-запросы к данным — это sql-helper
  • Нужно просто посчитать строки или суммы — проще wc -l и awk

📦 Files

  • SKILL.md — этот файл
  • scripts/csv_pro.py — профилировщик CSV (Python 3 stdlib)

🧰 Usage

# Файл → markdown-профиль (по умолчанию):
python3 skills/csv-pro/scripts/csv_pro.py --input data.csv

# Файл → JSON:
python3 skills/csv-pro/scripts/csv_pro.py --input data.csv --output json

# Из stdin (текст прямо в пайплайне):
cat data.csv | python3 csv_pro.py --stdin

# Явный разделитель:
python3 csv_pro.py --input data.csv --delimiter ';'

Canonical analogues

Полный справочник канонических паттернов — references/canonical-patterns.md. Топ-аналоги и их takeaways:

  • ydata-profiling — эталонный набор метрик (skewness, kurtosis, quantiles, MAD, infinite counters) и 18 типов алертов.
  • csvkit csvstat — CLI-эталон: csvstat data.csv --json, метрики len и maxprecision.
  • DuckDB SUMMARIZE — SQL-профиль с approx-квантилями и null_percentage.
  • Great Expectations — словарь проверяемых утверждений (63 core-ожидания).
  • dataprep.EDA — типизированные инсайты: Zeros, Negatives, Constant Length, High Cardinality.

🔬 Проверка результата

  • Markdown: таблица «Колонки» (тип, уникальные, пустые, min/max/mean, топ-3) + секция «Аномалии».
  • JSON: валидный JSON с полями columns и anomalies — проверка python3 -m json.tool.
  • Пустой файл: сообщение «Файл пуст», код 0.
  • Отсутствующий файл: сообщение в stderr, код 1.

相關技能