Compétences datacommons-client

📊

datacommons-client

Name: datacommons-client
Author: K-Dense-AI

Risque faible ⚙️ Commandes externes🌐 Accès réseau🔑 Variables d’environnement

Interroger les statistiques publiques de Data Commons

Également disponible depuis: davila7

Accéder aux données statistiques mondiales de Data Commons, y compris les indicateurs démographiques, économiques, de santé et environnementaux. Interroger les chiffres de population, le PIB, les taux de chômage et les relations géographiques à l'aide des méthodes du client Python.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)

📊 70 Adéquat

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Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "datacommons-client". Get the population of France and Germany

Résultat attendu:

France: 67 848 156 habitants (2023)
Allemagne: 84 358 845 habitants (2023)
Source des données : Banque Mondiale

Utilisation de "datacommons-client". Show US unemployment trend from 2018 to 2023

Résultat attendu:

2018 : 3,9 %
2019 : 3,7 %
2020 : 8,1 %
2021 : 5,4 %
2022 : 3,6 %
2023 : 3,6 %

Audit de sécurité

Risque faible

v4 • 1/17/2026

This skill is a documentation wrapper for the Data Commons Python client library. All static findings are FALSE POSITIVES: the scanner misinterprets markdown code block delimiters as shell commands, API call examples as network threats, and legitimate documentation patterns as credential exposure. The skill enables read-only access to public statistical data with no code execution capabilities beyond package installation documentation.

Fichiers analysés

2,822

Lignes analysées

résultats

Total des audits

Facteurs de risque

⚙️ Commandes externes (200)

🌐 Accès réseau (46)

🔑 Variables d’environnement (5)

references/getting_started.md:14 references/getting_started.md:14 skill-report.json:1406 SKILL.md:220 SKILL.md:221

Audité par: claude Voir l’historique des audits →

Score de qualité

Architecture

100

Maintenabilité

Contenu

Communauté

Sécurité

100

Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

Comparer les statistiques régionales

Interroger et comparer les données de population, de revenus et de chômage entre plusieurs États ou pays.

Accéder aux tendances historiques

Récupérer les données de séries temporelles pour les indicateurs économiques, les statistiques de santé ou les mesures environnementales.

Construire des applications basées sur les données

Intégrer des données statistiques publiques dans des applications à l'aide des méthodes de la bibliothèque cliente Python.

Essayez ces prompts

Requête de base

Obtenez la dernière population de la Californie, du Texas et de New York à l'aide du client Data Commons.

Séries temporelles

Interrogez la série temporelle du taux de chômage pour les États-Unis de 2010 à 2023.

Hiérarchie géographique

Obtenez le revenu médian des ménages pour tous les comtés de Californie pour l'année 2020.

Multi-variables

Comparez la population, le revenu médian et l'âge médian entre la Géorgie, la Floride et la Caroline du Sud.

Bonnes pratiques

Toujours résoudre les noms de lieux en DCID avant d'interroger pour gérer les noms ambigus
Utiliser les expressions d'entité pour interroger efficacement les hiérarchies (tous les comtés d'un État à la fois)
Mettre en cache les résolutions DCID lors de l'interrogation répétée des mêmes entités

Éviter

Coder en dur les DCID au lieu de résoudre dynamiquement les noms
Faire des requêtes individuelles pour chaque entité au lieu de requêtes par lots
Ignorer les facettes de source de données lorsque la cohérence est importante

Foire aux questions

Qu'est-ce que Data Commons ?

Data Commons est une plateforme qui agrège des données statistiques publiques provenant de sources comme les bureaux de recensement et les organisations de santé dans un graphe de connaissances unifié.

Ai-je besoin d'une clé API ?

Oui, pour datacommons.org. Demandez-en une sur apikeys.datacommons.org et configurez-la via la variable d'environnement DC_API_KEY.

Quels types de données sont disponibles ?

Population, revenus, chômage, statistiques de santé, données environnementales et relations géographiques pour les lieux du monde entier.

Comment trouver les variables statistiques ?

Utilisez fetch_available_statistical_variables() pour vérifier quelles données existent pour une entité, ou parcourez sur datacommons.org/tools/statvar.

Puis-je interroger des données historiques ?

Oui, définissez le paramètre date sur 'all' pour récupérer la série temporelle complète pour l'analyse des tendances.

Que sont les DCID ?

Les identifiants Data Commons sont des clés uniques pour les entités. Utilisez l'API Resolve pour convertir les noms de lieux en DCID.