Agent Skills

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

# Файл → HTML с графиками:
python3 skills/csv-pro/scripts/csv_pro.py --input data.csv --output html

# 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.
• HTML: интерактивный дашборд с гистограммами для числовых колонок и bar charts для категорий.
• Пустой файл: сообщение «Файл пуст», код 0.
• Отсутствующий файл: сообщение в stderr, код 1.

Boundaries

• Do not use for JSON or multi-format EDA; use data-analysis.

Evidence and completion gate

Run the documented command against the user’s actual input. Report the command, exit status, files changed or produced, and relevant stdout/stderr. Separate blocked or pre-existing failures from failures introduced by the current work. Do not call the result complete when the script was only described or when an artifact was not reopened and checked.

This site is open source. View this page on GitHub.