Skills related to creating, cleaning, converting, or restructuring CSV tabular files.
작성자 anthropics
xlsx 스킬은 결과물이 스프레드시트여야 할 때 .xlsx, .xlsm, .csv, .tsv 파일을 읽고, 수정하고, 복구하고, 새로 만들고, 변환하는 작업에 도움을 줍니다. 템플릿을 유지한 업데이트, 수식을 안전하게 보존하는 워크북 편집, 지저분한 표 데이터 정리, 그리고 패킹·검증·재계산용 repo 스크립트를 활용한 실무형 스프레드시트 작업에 특히 강합니다.
작성자 ComposioHQ
raffle-winner-picker는 목록, CSV, Excel, Google Sheets에서 편향 없는 무작위 당첨자를 뽑도록 에이전트를 도와주는 스킬입니다. 여러 명의 당첨자 선정, 중복 방지, 투명한 결과 제공을 지원해 경품 이벤트와 콘테스트 추첨에 활용할 수 있습니다.
작성자 ComposioHQ
xlsx는 .xlsx, .xlsm, .csv, .tsv 파일을 생성, 편집, 분석, 서식 지정, 재계산하기 위한 Claude 스프레드시트 스킬입니다. 수식 오류를 없애는 것, 기존 워크북 템플릿을 보존하는 것, 재무 모델의 서식 관례를 지키는 것, 그리고 recalc.py를 통한 LibreOffice 기반 재계산에 중점을 둡니다.
작성자 phuryn
dummy-dataset은 CSV, JSON, SQL 또는 Python script 형식으로 현실감 있는 테스트 데이터를 생성합니다. 컬럼, 행 수, 제약 조건을 지정해 그럴듯한 샘플 레코드를 만들 수 있어, mock 데이터셋, 데모, database seeding, QA, 데이터 정리에 유용합니다.
작성자 phuryn
user-personas 스킬은 조사 데이터로부터 JTBD, 고충, 기대효과, 예상 밖 인사이트를 담은 정교한 페르소나 3개를 생성합니다. 설문, 인터뷰, 기타 원천 자료가 있을 때 UX 리서치, 세분화, 온보딩 전략, 제품 의사결정을 위한 user-personas 작업에 활용하세요.
작성자 phuryn
sentiment-analysis 스킬은 사용자 피드백을 세그먼트 수준 인사이트, 감성 점수, JTBD, 제품 영향 분석으로 전환합니다. 리뷰, 설문, 지원 메모, 소셜 리스닝 데이터에 대해 범용적인 극성 판정이 아니라 실무에 바로 쓰는 sentiment-analysis 가이드가 필요할 때 사용하세요.
작성자 phuryn
사용자 유지율, 참여도 감소, 코호트별 기능 채택을 분석하는 cohort-analysis를 수행합니다. 이 cohort-analysis 스킬은 검증, 계산, 시각화, 그리고 구조화된 사용자 행동 데이터에서 명확한 인사이트 도출이 필요한 Data Analysis 워크플로를 위해 설계되었습니다.
작성자 phuryn
ab-test-analysis는 표본 수 검증, 신뢰 구간, 유의성 검정, 그리고 배포/연장/중단 권고를 포함해 A/B 테스트 결과를 통계적으로 엄밀하게 평가하도록 도와줍니다. 실험 검토, 스플릿 테스트 해석, Data Analysis 워크플로의 의사결정에 활용하세요.
작성자 VoltAgent
Workspace Data Analyst는 워크스페이스에서 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 가벼운 스킬입니다. CSV 파일을 분석하고, 헤더를 확인하며, 합계·평균·이상치를 요약한 뒤, 다음 단계에 바로 쓸 수 있는 간결한 인사이트를 제공합니다. Workspace Data Analyst 스킬은 더 깊은 모델링 전에 파일을 빠르게 점검하는 용도에 적합합니다.
작성자 duckdb
read-file는 에이전트가 DuckDB로 CSV, JSON, Parquet, Avro, Excel, SQLite, 공간 파일, 원격 URL을 읽고 검사하도록 돕습니다. 행 미리보기, 스키마 확인, 데이터 프로파일링, 그리고 이 파일에 무엇이 들어 있는지 파악할 때 유용합니다. 소스 코드가 아니라 실제 데이터 산출물에 대한 read-file 사용에 가장 적합합니다.
작성자 duckdb
query 스킬은 연결된 데이터베이스에 대해 DuckDB 쿼리를 실행하거나 파일을 직접 대상으로 실행합니다. SQL 또는 자연어 질문을 받을 수 있으며, 세션 모드와 즉석(ad-hoc) 모드를 모두 지원합니다. Data Analysis, 빠른 점검, 그리고 DuckDB Friendly SQL을 활용한 반복적인 쿼리 작업에 유용합니다.
작성자 K-Dense-AI
Python 지리공간 벡터 데이터 분석을 위한 geopandas 스킬로, shapefiles, GeoJSON, GeoPackage 파일을 다룹니다. 공간 데이터를 읽고, 정리하고, 결합하고, 버퍼를 만들고, 자르고, 재투영하고, 내보내는 작업을 더 적은 추측으로 수행할 때 유용합니다.
작성자 K-Dense-AI
exploratory-data-analysis 스킬은 과학 파일을 형식 인식형 EDA 보고서로 바꿉니다. 파일 유형을 감지하고, 구조와 품질을 요약하며, 핵심 메타데이터를 추출하고, 다음 분석 단계를 제안합니다. 화학, 생정보학, 현미경, 분광학, 프로테오믹스, 메타볼로믹스 등 다양한 과학 파일 형식의 Data Analysis에 필요한 exploratory-data-analysis 용도로 활용하세요.
작성자 MiniMax-AI
minimax-xlsx 스킬은 Excel 우선 워크플로로 Excel 통합 문서를 만들고, 읽고, 편집하고, 검증하고, 서식 지정하는 데 도움을 줍니다. 수식, 스타일, 시트 레이아웃, 통합 문서 동작을 유지하는 구조화된 파일이 필요할 때 Spreadsheet Workflows에 minimax-xlsx를 사용하세요. .xlsx, .xlsm, .csv, .tsv 작업을 지원하며, 분석, 새 통합 문서 생성, 최소 침습 편집, 수식 복구, 검증까지 포함합니다. minimax-xlsx 가이드는 단순한 평면 테이블이 아니라 실제 통합 문서 인수인계를 위해 설계되었습니다.
작성자 ClickHouse
chdb-datastore는 ClickHouse 기반 DataStore API를 활용해 빠른 데이터 분석을 지원하는 pandas 호환 skill입니다. 파일, 데이터베이스, 클라우드 커넥터를 지원하고, 서로 다른 소스 간 조인도 가능하며, pandas 스타일 워크플로우에 최소한의 코드 수정만으로 적용할 수 있습니다. 더 큰 데이터셋을 바로 분석할 수 있는 드롭인 분석 계층이 필요할 때 이 chdb-datastore 가이드를 사용하세요.
작성자 ClickHouse
chdb-sql은 서버 없이 Python에서 ClickHouse SQL을 실행할 수 있게 해주는 GitHub 스킬입니다. `chdb.query()`, `Session`, DB-API 연결, `file()`과 `s3()` 같은 테이블 함수, 매개변수화 쿼리, 로컬 파일과 외부 데이터 소스를 다루는 백엔드 개발 워크플로를 폭넓게 다룹니다.
