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seaborn

Name: seaborn
Author: davila7

Revisión del contenido r2 Seguro ⚙️ Comandos externos

Crear visualizaciones estadísticas con Seaborn

Las elecciones de gráficos estadísticos pueden ralentizar el análisis de datos y la producción de figuras. Esta habilidad guía la selección de gráficos de Seaborn, los parámetros, el estilo y los ejemplos para crear visualizaciones claras en Python.

Compatible con: Claude Codex Code(CC)

📊 76 Adecuado

Instalar con mi Agente

Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.

Solicitud de agente

Review the Skillstore skill "seaborn" from https://skillstore.io/skills/davila7-seaborn.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-seaborn/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.

Recursos legibles por agentes

Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.

Detalle Markdown GET /skills/davila7-seaborn.md Manifest firmado GET /api/skills/davila7-seaborn/manifest Lockfile firmado GET /api/skills/davila7-seaborn/lockfile

Pruébalo

Usando "seaborn". El usuario pregunta cómo comparar mediciones entre grupos de tratamiento con observaciones repetidas.

Resultado esperado:

La habilidad recomienda una vista de trayectorias emparejadas además de una comparación de distribuciones. Explica agrupación, hue, barras de error y limpieza de etiquetas.

Usando "seaborn". El usuario necesita un resumen visual de correlaciones entre variables numéricas.

Resultado esperado:

La habilidad recomienda un mapa de calor de correlación con una paleta divergente centrada, anotaciones, enmascaramiento y celdas cuadradas para mejorar la legibilidad.

Usando "seaborn". El usuario quiere un gráfico de series temporales listo para presentación con múltiples sensores.

Resultado esperado:

La habilidad sugiere un gráfico de líneas con facetas, bandas de confianza, formato de fechas claro, ubicación de la leyenda y estilo contextual para presentaciones.

Auditoría de seguridad

Seguro

v10 • 23/7/2026 Abrir el informe versionado

All 201 static findings are false positives caused by Markdown backticks and ordinary Seaborn plotting terms. The skill contains documentation and Python visualization examples, with no shell execution, reconnaissance, prompt injection, credential access, or exfiltration intent. The quick-start sample may download Seaborn's public tips dataset, but it does not send user data.

Archivos escaneados

3,227

Líneas analizadas

Elementos de revisión

Falsos positivos ignorados

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (50)

SKILL.md:24-35 SKILL.md:35-50 SKILL.md:50-58 SKILL.md:58-67 SKILL.md:67-75 SKILL.md:75-76 SKILL.md:76-77 SKILL.md:77-80 SKILL.md:80 SKILL.md:81-82 SKILL.md:82-83 SKILL.md:83-84 SKILL.md:84 SKILL.md:86-97 SKILL.md:97-103 SKILL.md:103-104 SKILL.md:104-105 SKILL.md:105-106 SKILL.md:106-107 SKILL.md:107-108 SKILL.md:108-109 SKILL.md:109-112 SKILL.md:112 SKILL.md:113-114 SKILL.md:114-115 SKILL.md:115 SKILL.md:116-117 SKILL.md:117-118 SKILL.md:118-120 SKILL.md:120-135 SKILL.md:135-142 SKILL.md:142-143 SKILL.md:143-146 SKILL.md:146-147 SKILL.md:147-148 SKILL.md:148-151 SKILL.md:151-152 SKILL.md:152-153 SKILL.md:153-156 SKILL.md:156 SKILL.md:159 SKILL.md:160-161 SKILL.md:161 SKILL.md:162-163 SKILL.md:163-164 SKILL.md:164-166 SKILL.md:166-181 SKILL.md:181-187 SKILL.md:187-188 SKILL.md:188-189

La auditoría estática y semántica completada más reciente no detectó hallazgos de seguridad confirmados. Esto no demuestra que el skill no tenga efectos secundarios.

Auditado por: codex Ver historial de auditorías →

Compartir y citar este informe

Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.

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Copiar enlace del informe

https://skillstore.io/skills/davila7-seaborn/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Insignia Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/davila7-seaborn/security.svg)](https://skillstore.io/skills/davila7-seaborn?utm_source=security_passport_badge)

Insignia HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-seaborn?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-seaborn/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Tarjeta para insertar

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-seaborn.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)

Cita APA

davila7. (2026). seaborn security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-seaborn/audits/10

Cita BibTeX

@techreport{davila7-davila7-seaborn-2026,
  author = {davila7},
  title = {seaborn security audit report (audit version 10)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {10},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-seaborn/audits/10},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "seaborn security audit report (audit version 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-seaborn/audits/10"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-seaborn:audit:10"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Comparar variantes

2 variantes instalables

Cada autor sigue siendo un skill instalable independiente. La variante recomendada se ordena según la evidencia de Skillstore.

Por qué esta variante es la primera

Mayor puntuación de Skillstore

Autor / fuente Puntuación de Skillstore Confianza de la evidencia Uso en Skillstore Actualizado

davila7 Recomendado Actual

davila7-seaborn

Puntuación de Skillstore 76

Confianza de la evidencia Alto

Uso en Skillstore 9

Actualizado

2026-09-09

K-Dense-AI

k-dense-ai-seaborn

Puntuación de Skillstore 72

Confianza de la evidencia Alto

Uso en Skillstore 13

Actualizado

2026-09-09

Puntuación de Skillstore

Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: Alto

Arquitectura

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Explorar relaciones en datasets

Selecciona vistas de dispersión, pares, distribución y mapas de calor para una primera revisión de datos tabulares.

Preparar figuras para publicación

Planifica figuras estadísticas pulidas con temas, paletas, anotaciones y ajustes de exportación coherentes.

Comparar modelos o experimentos

Visualiza resultados agrupados, residuos, respuesta a dosis y series temporales con resúmenes estadísticos adecuados.

Prueba estos prompts

Elegir un tipo de gráfico

Tengo las columnas [columns] y quiero entender [question]. Recomienda el mejor gráfico de Seaborn y explica los parámetros clave.

Planificar una figura de EDA

Crea un plan de visualización exploratoria para este resumen del dataset: [summary]. Incluye tipos de gráficos, asignaciones de variables y qué debería revelar cada gráfico.

Refinar una figura para publicación

Mejora este plan de figura de Seaborn para publicación: [description]. Recomienda tema, paleta, etiquetas, anotaciones y ajustes de exportación.

Diseñar un flujo de trabajo multipanel

Diseña un flujo de trabajo multipanel en Seaborn para [research question]. Incluye facetas, tipos de gráficos, resúmenes estadísticos y comprobaciones de legibilidad.

Mejores prácticas

Empieza con DataFrames tidy en formato largo y nombres de columnas significativos.
Usa funciones a nivel de figura para facetas y funciones a nivel de ejes para diseños personalizados.
Define el tema, la paleta, el contexto, las etiquetas y los ajustes de exportación antes de compartir figuras finales.

Evitar

Usar arrays sin nombre cuando hay etiquetas y columnas de agrupación disponibles.
Codificar demasiadas variables con hue, size, style, rows y columns al mismo tiempo.
Tratar los intervalos de confianza automáticos como prueba de causalidad.

Preguntas frecuentes

¿Qué ayuda a crear esta habilidad?

Ayuda a crear visualizaciones estadísticas de Seaborn para análisis exploratorio, comparaciones, regresiones, mapas de calor y figuras para publicación.

¿Ejecuta código de Seaborn automáticamente?

No. Proporciona orientación y ejemplos, pero el usuario ejecuta Python en su propio entorno.

¿Puede ayudar a elegir entre tipos de gráficos?

Sí. Asocia objetivos de análisis y tipos de variables con gráficos y parámetros adecuados de Seaborn.

¿Cubre la interfaz de objetos?

Sí. Incluye orientación para la API moderna seaborn.objects y la construcción de gráficos por capas.

¿Puede ayudar con el estilo para publicación?

Sí. Cubre temas, paletas, contextos, etiquetas, anotaciones y opciones de exportación de alta calidad.

¿Qué formato de datos funciona mejor?

Los DataFrames en formato largo funcionan mejor porque admiten asignación flexible de variables, agrupación y facetas.