データとAI

Audit and explore datasets

Profile supported local data files and document missingness, leakage, and outlier risks.

K-Dense · MIT

できること

  • Profile supported local data files and document missingness, leakage, and outlier risks.

始める前に

  • Python 3.11+ for core CLIs; optional formats need the packages listed upstream.

最初のタスクを試す

インストール後、この例をAIツールに送信してください。

Use exploratory-data-analysis. Profile this redacted CSV and report missing values, duplicate rows, and suspicious target leakage.

確認すべき点

A bounded data profile and report with explicit supported-format limitations.

留意点

  • Unknown formats are not automatically supported; upstream core tools intentionally fail closed.

オープンソース、出どころを追跡可能

ソース、ライセンス、パッケージ内容は確認済みです。エンドツーエンドのタスクはエージェント間で検証されておらず、例は想定される結果を示しています。

ソース確認日:

FAQ

エージェントスキル FAQ

最初のエージェントスキルの選び方、インストール方法、使い方についての実践的な回答です。

Audit and explore datasetsをインストールして使い始めるにはどうすればよいですか?

完全な ZIP をダウンロードし、exploratory-data-analysis フォルダーと補助ファイルはまとめて保持してください。プロジェクトにインストールする場合は、Claude Code では .claude/skills/exploratory-data-analysis/、Codex では .agents/skills/exploratory-data-analysis/ を使用し、その直下に SKILL.md を配置します。このページの前提条件を満たし、認識されていることを確認してから、最初のタスクカードの例で始めてください。

Audit and explore datasetsを使用するには何が必要ですか?

Python 3.11+ for core CLIs; optional formats need the packages listed upstream.

これらのスキルを中国語のリクエストで使用できますか?

中国語をサポートするエージェントに、中国語の資料を処理させ、中国語の出力を生成させることができます。リクエストで、希望する言語、対象読者、用語を指定してください。結果はエージェントとスキルに依存するため、タスクの要件に照らして出力を確認してください。

このスキルを作成したのは誰で、どのライセンスが含まれていますか?

元の作者は K-Dense で、提供元は K-Dense-AI/scientific-agent-skills、含まれるライセンスは MIT です。AILesson はファイルとソースのバージョンを保持しており、ダウンロードは GitHub Releases から提供されます。ソースカードで固定されたバージョンと元のファイルを確認できます。

すべてのスキルはテストされていますか?何を確認すべきですか?

現在のコレクションには、ソース、ライセンス、パッケージ内容のチェックが行われています。すべてのスキルがすべてのエージェントで実際のタスクを完了したとは主張していません。スキルを有効にする前にファイルと前提条件を確認し、出力内の事実、引用、生成コード、提案されたアクションを確認してください。例は、検証済みのデモではなく、期待される結果を説明したものです。