Las estadísticas públicas suelen requerir resolver entidades, variables y metadatos de origen antes del análisis. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code en consultas de Data Commons y la preparación de resultados.

Los flujos de trabajo de astronomía necesitan unidades, coordenadas, sistemas de tiempo y manejo de FITS confiables. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code a través de patrones de Astropy para el análisis de datos científicos.

Los equipos de transcriptómica necesitan formas fiables de inferir relaciones entre factores de transcripción y genes diana. Esta skill guía flujos de trabajo de Arboreto para GRNBoost2, GENIE3 y ejecución escalable con Dask.

Los flujos de trabajo de AnnData pueden fallar por metadatos desalineados, archivos grandes y decisiones de almacenamiento poco claras. Esta skill ofrece orientación enfocada para la estructura de objetos, I/O, concatenación y análisis con conciencia del uso de memoria.

Los proyectos de series temporales necesitan métodos que comprendan la estructura temporal. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code a través de algoritmos y flujos de trabajo de Aeon.

Los equipos de red necesitan una forma rápida de entender el uso del ancho de banda y la combinación de aplicaciones. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code a través de flujos de trabajo de análisis de tráfico DPI, de clientes y de dispositivos.

Escribir scripts Datadata DQL requiere sintaxis Starlark específica de la plataforma y API de datos. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code para crear flujos de trabajo de consulta, fetch, DataFrame y validación.

Los equipos necesitan una forma más segura de inspeccionar fuentes de Datadata sin crear llamadas API personalizadas. Esta skill proporciona flujos de trabajo guiados por CLI para metadatos, ejecución de SQL, exportaciones y gestión de tablas de espacios de datos.

Los nuevos usuarios de Snowflake necesitan pasos claros para el acceso, las claves y las primeras conexiones. Esta habilidad guía a Claude, Codex y Claude Code durante la incorporación a SnowTower y la resolución de problemas comunes.

Los cambios en bases de datos pueden generar consultas lentas, pérdida de datos y migraciones inseguras. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code en revisiones de esquemas, consultas, índices, ORM y migraciones.

Los equipos suelen necesitar OCR fiable para capturas de pantalla, recibos y tablas basadas en imágenes. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code a través de llamadas a la API de Scanlume y salidas de OCR estructuradas.

Los equipos necesitan registros de base de datos creíbles para desarrollo, pruebas y demostraciones sin exponer datos de clientes. Esta skill ayuda a crear scripts de datos semilla relacionales y seeders de ORM con escenarios realistas.

Los esquemas de bases de datos son difíciles de entender cuando las tablas, claves e índices están dispersos entre archivos. Esta habilidad convierte fuentes de esquemas en diagramas, documentación y análisis de relaciones.

Las consultas lentas a bases de datos pueden aumentar los costos y hacer que las aplicaciones parezcan poco fiables. Esta skill ayuda a Claude, Codex y Claude Code a revisar consultas, planes de ejecución y decisiones sobre índices.

Escribir consultas de bases de datos correctas en herramientas SQL, NoSQL y ORM puede ser lento y propenso a errores. Esta habilidad ayuda a Claude, Codex y Claude Code a diseñar, optimizar y explicar patrones de consultas.

El trabajo con JSON suele requerir validación, reestructuración, extracción y conversión entre herramientas. Esta habilidad ofrece a Claude, Codex y Claude Code patrones prácticos para transformaciones JSON comunes.

Los registros incorrectos, los esquemas débiles y las reglas poco claras pueden ralentizar la entrega y ocultar riesgos de calidad de datos. Esta skill guía a Claude, Codex y Claude Code mediante comprobaciones de validación, informes y correcciones prácticas.

Los archivos CSV suelen contener formatos inconsistentes, valores faltantes, duplicados y grandes conjuntos de datos. Esta habilidad proporciona flujos de trabajo prácticos para analizar, limpiar, transformar, combinar y analizar datos CSV.

Los datos sin procesar son difíciles de interpretar sin el gráfico adecuado. Esta skill ayuda a crear visualizaciones estáticas e interactivas claras con ejemplos prácticos de bibliotecas.

Complex data investigations lose context when questions, evidence, and conclusions remain scattered. This skill maintains them in one evolving analysis tree.