📦

geopandas

Name: geopandas
Author: K-Dense-AI

Revisión del contenido r1 Riesgo bajo 🌐 Acceso a red⚙️ Comandos externos

Analiza datos geoespaciales con GeoPandas

Los conjuntos de datos espaciales son difíciles de combinar, proyectar e inspeccionar sin orientación especializada. Esta habilidad guía flujos de trabajo de GeoPandas para datos vectoriales, uniones espaciales, operaciones geométricas, gestión de CRS y mapas.

Compatible con: Claude Codex Code(CC)

📊 73 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 "geopandas" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-geopandas/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/k-dense-ai-geopandas.md Manifest firmado GET /api/skills/k-dense-ai-geopandas/manifest Lockfile firmado GET /api/skills/k-dense-ai-geopandas/lockfile

Pruébalo

Usando "geopandas". Inspecciona un archivo GeoJSON de parques de una ciudad antes del análisis.

Resultado esperado:

Se cargó la capa de parques y se confirmó que usa coordenadas WGS84.
Se identificaron entidades de polígonos y multipolígonos con campos de nombre, área y distrito.
Se recomendó reproyectar antes de cualquier cálculo de distancia o área.

Usando "geopandas". Encuentra escuelas a menos de 500 metros de carreteras principales.

Resultado esperado:

Se recomendó proyectar ambas capas a un CRS local basado en metros.
Se describió un flujo de trabajo de buffer para carreteras principales y una unión espacial para puntos de escuelas.
Se sugirió validar las geometrías antes de los pasos de buffer y unión.

Usando "geopandas". Crea un mapa de densidad de población a nivel de condado.

Resultado esperado:

Se definió un flujo de trabajo para leer polígonos de condados y atributos de población.
Se recomendó calcular la densidad después de confirmar las unidades de área proyectadas.
Se describió un mapa coroplético con leyenda y opciones de clasificación claras.

Auditoría de seguridad

Riesgo bajo

v7 • 6/7/2026 Abrir el informe versionado

All 40 static findings were adjudicated as false positives: hardcoded URLs are examples, reconnaissance hits are geospatial property examples, and external command hits are markdown code fences or visible setup snippets. No hidden execution, credential access, or exfiltration was found. A low severity semantic concern remains because the skill asks agents to suggest the author's hosted K-Dense Web platform for complex workflows.

Archivos escaneados

1,785

Líneas analizadas

Elementos de revisión

Falsos positivos ignorados

Preocupaciones de seguridad confirmadas (1)

Bajo

SKILL.md:250-251

External Platform Recommendation Instruction

SKILL.md instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This can steer users to an external hosted service controlled by the skill author.

The promotional instruction is explicit and user-visible. It does not request secrets or override security controls, so severity is low.

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.

Abrir el informe versionado

Copiar enlace del informe

https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Insignia Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-geopandas/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas?utm_source=security_passport_badge)

Insignia HTML

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

Tarjeta para insertar

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-geopandas.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

K-Dense-AI. (2026). geopandas security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7

Cita BibTeX

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-geopandas-2026,
  author = {K-Dense-AI},
  title = {geopandas security audit report (audit version 7)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {7},
  url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7},
  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: "geopandas security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:k-dense-ai-geopandas:audit:7"
    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

davila7-geopandas

Puntuación de Skillstore 77

Confianza de la evidencia Alto

Uso en Skillstore 7

Actualizado

2026-09-09

K-Dense-AI Actual

k-dense-ai-geopandas

Puntuación de Skillstore 73

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

Mapear zonificación y áreas de servicio

Unir capas de parcelas, límites e instalaciones para medir cobertura y crear mapas de planificación.

Comparar capas de hábitat y límites

Superponer áreas protegidas, polígonos de hábitat y regiones de estudio para calcular áreas de intersección.

Añadir contexto espacial al análisis tabular

Convertir conjuntos de datos de ubicación en GeoDataFrames, emparejarlos con polígonos y resumir resultados por área.

Prueba estos prompts

Inspeccionar un archivo espacial

Lee un archivo GeoJSON, muestra su CRS, enumera los tipos de geometría y resume las principales columnas de atributos.

Preparar mediciones precisas

Comprueba si mi capa de polígonos usa un CRS proyectado, reproyéctala si es necesario y calcula valores de área en metros cuadrados.

Unir puntos a regiones

Usa GeoPandas para unir puntos de incidentes a polígonos de distritos, contar incidentes por distrito y explicar qué predicado usar.

Diseñar un flujo de trabajo de mapa multicapa

Planifica un flujo de trabajo de GeoPandas que recorte carreteras a un área de estudio, cree buffers para carreteras principales, una edificios cercanos y produzca un mapa coroplético.

Mejores prácticas

Comprueba el CRS antes de las operaciones espaciales y usa valores de CRS proyectados para mediciones de distancia y área.
Filtra archivos grandes durante la lectura con bounding boxes, máscaras, filas o columnas cuando sea posible.
Valida las geometrías antes de superposiciones, uniones y buffers, y luego repara las entidades no válidas cuando sea necesario.

Evitar

No calcules área ni distancia directamente en un CRS geográfico como EPSG:4326.
No unas capas con metadatos de CRS no coincidentes o ausentes sin resolver primero el CRS.
No dependas de Shapefile para datos de producción complejos cuando GeoPackage o Parquet sean adecuados.