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Agent Skill · 研究检索

data-expert(数据专家)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

data-expert 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为可写文件;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 36,913。

总安装 1,836周安装 75GitHub Stars 25下载 594核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:data-expert(数据专家)
来源仓库:https://github.com/oimiragieo/agent-studio
仓库路径:skills/data-expert
安装命令:
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill data-expert
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill data-expert

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

提供数据探索、质量检查与分析编码规范指导。强调缺失值处理、分布统计与异常检测方法论。适用于服务端组件数据获取与渲染逻辑审查。需结合具体业务场景选择合适的数据清洗策略。推荐在分析初期即实施数据质量验证步骤。data-expert 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/data-expert

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill data-expert;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要可写文件,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

data-expert 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill data-expert。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

data-expert 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

data-expert 需要什么权限?

权限级别是可写文件。该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

data-expert 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

data-expert 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,836 次,近一周安装 75 次,下载 594 次,GitHub 25 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

data-expert 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
data-expert

数据专家 · 本页

1,83625可写文件未明确未通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Data Expert

data analysis initial exploration

When reviewing or writing code, apply these guidelines:

  • Begin analysis with data exploration and summary statistics.
  • Implement data quality checks at the beginning of analysis.
  • Handle missing data appropriately (imputation, removal, or flagging).

data fetching rules for server components

When reviewing or writing code, apply these guidelines:

  • For data fetching in server components (in.tsx files): tsx async function getData() {const res = await fetch('https://api.example.com/data', {next: {revalidate: 3600}}) if (!res.ok) throw new Error('Failed to fetch data') return res.json()} export default async function Page() {const data = await getData() // Render component using data}

data pipeline management with dvc

When reviewing or writing code, apply these guidelines:

  • Data Pipeline Management: Employ scripts or tools like dvc to manage data preprocessing and ensure reproducibility.

data synchronization rules

When reviewing or writing code, apply these guidelines:

  • Implement Data Synchronization:

- Create an efficient system for keeping the region grid data synchronized between the JavaScript UI and the WASM simulation. This might involve: a. Implementing periodic updates at set intervals. b. Creating an event-driven synchronization system that updates when changes occur. c. Optimizing large data transfers to maintain smooth performance, possibly using typed arrays or other efficient data structures. d. Implementing a queuing system for updates to prevent overwhelming the simulation with rapid changes.

data tracking and charts rule

When reviewing or writing code, apply these guidelines:

  • There should be a chart page that tracks just about everything that can be tracked in the game.

data validation with pydantic

When reviewing or writing code, apply these guidelines:

  • Data Validation: Use Pydantic models for rigorous

Consolidated Skills

This expert skill consolidates 1 individual skills:

  • data-expert

Iron Laws

  1. ALWAYS validate all external data at system boundaries using a schema validator (Zod, Pydantic, Joi) — never trust API responses, user input, or file contents without validation.
  2. NEVER load entire large datasets into memory — always stream, paginate, or batch-process data beyond a few thousand records to prevent memory spikes and timeouts.
  3. ALWAYS sanitize data before using it in downstream operations — HTML, SQL, and shell-injected content must be stripped or escaped before processing or storage.
  4. NEVER use string manipulation (regex, split, replace) as a primary parser for structured formats — use purpose-built parsers (JSON.parse, csv-parse, xml2js) for reliable type-safe results.
  5. ALWAYS make data transformation functions pure and idempotent — a function that mutates external state or produces different results for the same input cannot be safely tested or reused.

Anti-Patterns

Anti-PatternWhy It FailsCorrect Approach
Trusting API responses without validationAPI schemas change silently; unvalidated data causes downstream type errorsValidate all responses with Zod/Pydantic schemas at the API boundary
fs.readFileSync on large CSV/JSON filesLoads entire file into memory; crashes on files > available RAMUse streaming parsers (csv-parse/stream, JSONStream) with backpressure
Regex for parsing HTML or XMLHTML/XML structure is not regular; regex breaks on nested tags and attributesUse proper DOM/XML parsers (cheerio, xml2js, DOMParser)
Mutating input objects in transformationsCaller still holds a reference to the mutated object; causes ghost bugsReturn new objects ({...input, newField}) instead of mutating
Logging full request/response bodies with PIIPII ends up in log aggregators readable by non-authorized usersRedact PII fields before logging; log schemas and IDs only

Memory Protocol (MANDATORY)

Before starting:

cat .claude/context/memory/learnings.md

After completing: Record any new patterns or exceptions discovered.

ASSUME INTERRUPTION: Your context may reset. If it's not in memory, it didn't happen.

平台分布

Codex

36.25%
按下载量换算215

Claude

27.94%
按下载量换算166

Cursor

17.99%
按下载量换算107

Gemini CLI

10.55%
按下载量换算63

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

可写文件

该 Skill 可能写入或修改本地文件,使用前需要确认目标目录和修改范围。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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