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87あらゆるタスクに適したAIツールを選択
多数のスキルやエージェントから選択することで、技術作業が遅れる場合があります。このスキルは、簡潔なカタログと選択ルールを使用して、各タスクを目的に特化したツールに割り当てます。
JSON、YAML、TOML データを処理する
構造化された構成データは、JSON、YAML、TOML ファイルを横断して確認するのが難しい場合があります。このスキルは、抽出、フィルタリング、変換、更新のための jq と yq クエリを案内します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "data-processing" from https://skillstore.io/skills/0xdarkmatter-data-processing.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/0xdarkmatter-data-processing/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「data-processing」を使用しています。 package.json 内の有効な script をすべて見つけてください。
期待される結果:
コマンドの推奨と短い説明。ファイルを変更せずに script 名と値を返します。
「data-processing」を使用しています。 nginx images を使用している Docker Compose services を確認してください。
期待される結果:
レビュー用に一致する services とその image 名を一覧表示する yq クエリ計画。
「data-processing」を使用しています。 pyproject.toml の dependencies を JSON に適したリストへ変換してください。
期待される結果:
yq による変換アプローチと、dependency フィールドの平易な要約。
The static findings are documentation examples or Markdown formatting false positives. No evidence found of prompt injection, credential harvesting, malicious network exfiltration, or hidden execution logic.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/0xdarkmatter-data-processing/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/0xdarkmatter-data-processing?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/0xdarkmatter-data-processing?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/0xdarkmatter-data-processing/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/0xdarkmatter-data-processing.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>0xDarkMatter. (2026). data-processing security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/0xdarkmatter-data-processing/audits/7@techreport{0xdarkmatter-0xdarkmatter-data-processing-2026,
author = {0xDarkMatter},
title = {data-processing security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/0xdarkmatter-data-processing/audits/7},
note = {Author version unspecified}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "data-processing security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "0xDarkMatter"
date-released: "2026-07-04"
url: "https://skillstore.io/skills/0xdarkmatter-data-processing/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:0xdarkmatter-data-processing:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
一般的なプロジェクト構成ファイルから、name、version、scripts、dependencies、compiler settings を抽出します。
Docker Compose、Kubernetes、GitHub Actions ファイルをクエリして、services、images、jobs、labels を見つけます。
レコードをフィルタリングし、フィールドを再構成し、値を集計し、確認しやすい形式で結果を整形します。
package.json から name と version を出力する jq コマンドを示してください。
data.json から active users の id、name、email を一覧表示する jq クエリを作成してください。
Kubernetes deployment manifest からすべての container images と labels を一覧表示する yq パターンを使用してください。
TOML config を JSON に変換し、dependency フィールドを要約する安全な yq ワークフローを計画してください。
作成者
0xDarkMatterライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r1
バージョンに関する注意
作者はバージョンを宣言していません。
参照
e9e4712298ed071d92417a41714be123eb8364fa
メンテナンスの新しさ
2026/7/18
利用状況
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あらゆるタスクに適したAIツールを選択
多数のスキルやエージェントから選択することで、技術作業が遅れる場合があります。このスキルは、簡潔なカタログと選択ルールを使用して、各タスクを目的に特化したツールに割り当てます。
信頼性の高い非同期 Python を構築
非同期 Python コードは、ブロッキング呼び出し、制限のないタスク、不十分なクリーンアップによって失敗することがよくあります。このスキルは、堅牢な並行サービスのための再利用可能な asyncio パターン、例、リファレンスを提供します。
再利用可能なパターンでFastAPI APIを構築
FastAPIプロジェクトでは、バリデーション、依存関係、ミドルウェア、バックグラウンド処理について一貫した選択が必要です。このスキルは、実践的なPython API開発のための再利用可能なパターンをClaude、Codex、Claude Codeに提供します。
Pythonの型安全パターンを追加
Pythonの型アノテーションは、実際のプロジェクト全体で一貫して適用するのが難しい場合があります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeに、より安全な型付きPythonコードのための実践的なパターンを提供します。
AST構造でコードを検索
テキスト検索では意味的な関係を見逃し、ノイズの多い一致結果が生じます。このスキルはast-grepパターンを使用してコード構造を特定し、対象を絞ったリファクタリングを準備します。
コードサイズとセマンティック差分を分析する
チームには、コードベースの規模、言語構成、意味のある変更をすばやく把握できる可視性が必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が tokei と difftastic を安全に実行できるようにガイドします。
JSONデータを確実に変換する
作成者 CuriousLearner
JSONを扱う作業では、多くの場合、ツール間での検証、再構成、抽出、変換が必要になります。このスキルは、一般的なJSON変換のための実践的なパターンをClaude、Codex、Claude Codeに提供します。
JSONをLLMコンテキストに変換
作成者 vc999999999
大きなJSONペイロードはトークンを浪費し、モデルが必要とする事実を見えにくくします。このskillは、構造化されたJSONまたはjsonbエクスポートを、Claude、Codex、Claude Code向けの簡潔で読みやすい要約に変換します。
信頼性の高い dbt 変換パターンを構築する
作成者 sickn33
dbt プロジェクトは、models、tests、documentation が増えるにつれて一貫性を失うことがあります。このスキルは、layers、命名、tests、incremental models、macros の実践的なパターンを提供します。
データクリーニングワークフローでCSVファイルを処理
作成者 CuriousLearner
CSVファイルには、一貫性のない形式、欠損値、重複、大規模なデータセットが含まれていることがよくあります。このスキルは、CSVデータの解析、クリーニング、変換、結合、分析のための実践的なワークフローを提供します。
Datadata DQLデータスクリプトの作成
作成者 datadata-team
Datadata DQLスクリプトの作成には、プラットフォーム固有のStarlark構文とデータAPIが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Codeがクエリ、取得、DataFrame、検証ワークフローを作成できるよう支援します。
JSON入力を確実にフォーマットする
作成者 EnactProtocol
生のJSONは、1本の長い文字列として渡されると確認しにくくなります。このスキルは入力を検証し、選択したインデント幅で読みやすく整形して返します。