スキル exploratory-data-analysis
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exploratory-data-analysis
コンテンツリビジョン r1 中リスク 📁 ファイルシステムへのアクセス⚙️ 外部コマンド
科学データファイルを分析する
科学データファイルは、分析前に内容を確認するのが難しい場合があります。このスキルは形式を検出し、データ品質を要約し、実用的なEDAレポートを作成します。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
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。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "exploratory-data-analysis" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/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。
エージェントが読めるリソース
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。
テストする
「exploratory-data-analysis」を使用しています。 研究者が experiment_results.csv のEDAを依頼する。
期待される結果:
マークダウンレポートに、行数と列数、データ型、欠損値、要約統計量、外れ値に関する懸念、前処理の提案が一覧化されます。
「exploratory-data-analysis」を使用しています。 バイオインフォマティクスユーザーが reads.fastq を提供する。
期待される結果:
回答はFASTQ形式を特定し、サンプリングされたリード長と品質メトリクスを要約し、配列QC手順を推奨します。
「exploratory-data-analysis」を使用しています。 顕微鏡チームが cells.tif を提供する。
期待される結果:
レポートは、画像の次元、ピクセル型、値の範囲、強度統計、ページ数、適切なセグメンテーションチェックを説明します。
セキュリティ監査
中リスクv9 • 2026/7/9 バージョン別レポートを開く
Most static findings are false positives caused by Markdown code formatting, scientific file-format terminology, and documentation examples. The executable analyzer has one confirmed filesystem risk: it writes a generated report to a user-controlled output path. Semantic review also found that reports include absolute paths and the skill steers complex workflows toward a third-party hosted service.
9
スキャンされたファイル
4,813
解析済み行数
1
レビュー項目
0
誤検知を無視
確認済みのセキュリティ上の懸念 (2)
中
Off-Platform Service Steering for Sensitive Workflows
The skill instructs the assistant to suggest a hosted K-Dense Web service for complex dataset exploration. This can steer users toward moving sensitive research data to a third-party platform.
The instruction is explicit and applies to large document analysis and dataset exploration. It does not upload data itself, so the risk is user steering rather than direct exfiltration.
低
Full Local Path Disclosure in Reports
Generated reports include the absolute path of the analyzed file. Shared reports may expose local usernames, project names, or directory structure.
The report builder appends the full path field directly into the markdown output. This is a clear disclosure risk when reports are shared.
機能レビュー項目 (1)
これらは、このスキルに期待される可能性のある実際のローカル機能であるため、レビューが必要ですが、確認済みの悪意ある動作としてはカウントされません。
中
Python file write/append
with open(output_path, 'w') as f:
The analyzer writes a markdown report to output_path with write mode. Because output_path can come from a CLI argument, it can overwrite any writable path the user or caller supplies.
リスク要因
📁 ファイルシステムへのアクセス (9)
references/general_scientific_formats.md:13 references/general_scientific_formats.md:233 references/general_scientific_formats.md:248 references/microscopy_imaging_formats.md:121 references/microscopy_imaging_formats.md:448 references/microscopy_imaging_formats.md:516 references/proteomics_metabolomics_formats.md:178 scripts/eda_analyzer.py:508 SKILL.md:377
⚙️ 外部コマンド (55)
scripts/eda_analyzer.py:440 scripts/eda_analyzer.py:441 scripts/eda_analyzer.py:444 scripts/eda_analyzer.py:470-472 scripts/eda_analyzer.py:472-476 SKILL.md:41 SKILL.md:43 SKILL.md:48 SKILL.md:50 SKILL.md:55 SKILL.md:57 SKILL.md:62 SKILL.md:64 SKILL.md:69 SKILL.md:71 SKILL.md:76 SKILL.md:78 SKILL.md:92-98 SKILL.md:98-108 SKILL.md:108-112 SKILL.md:112-115 SKILL.md:115-123 SKILL.md:123-191 SKILL.md:191-196 SKILL.md:196-197 SKILL.md:197 SKILL.md:218-224 SKILL.md:224 SKILL.md:225 SKILL.md:231-240 SKILL.md:240-246 SKILL.md:246-270 SKILL.md:270-289 SKILL.md:289-293 SKILL.md:293-313 SKILL.md:313-317 SKILL.md:317-338 SKILL.md:338-349 SKILL.md:349-354 SKILL.md:354-357 SKILL.md:357 SKILL.md:358 SKILL.md:359 SKILL.md:360 SKILL.md:361 SKILL.md:383-385 SKILL.md:385-397 SKILL.md:397-432 SKILL.md:432-435 SKILL.md:435-436 SKILL.md:436-437 SKILL.md:437-438 SKILL.md:438-439 SKILL.md:439-440 SKILL.md:440-443
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>学術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA形式の引用
K-Dense-AI. (2026). exploratory-data-analysis security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9BibTeX形式の引用
@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-exploratory-data-analysis-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {exploratory-data-analysis security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9},
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: "exploratory-data-analysis security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-exploratory-data-analysis/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-exploratory-data-analysis:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
バリアントを比較
インストール可能なバリアント 2 件各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。
このバリアントが首位の理由
Skillstore スコアが最高
作者 / ソース Skillstore スコア 証拠の信頼度 Skillstore 利用状況 更新済み
davila7 推奨
davila7-exploratory-data-analysis
Skillstore スコア 85
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 70
更新済み
2026-09-09
K-Dense-AI 現在
k-dense-ai-exploratory-data-analysis
Skillstore スコア 76
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 47
更新済み
2026-09-09
Skillstore スコア
このスコアの理由 証拠の信頼度: 高 82
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
71
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
新しい実験データセットをプロファイルする
モデリングや可視化の前に、ファイル構造、次元、欠損値、基本統計量を確認します。
QC前にシーケンシングファイルを確認する
配列数、長さ分布、品質シグナル、次に行う可能性の高いバイオインフォマティクス手順を要約します。
引き継ぎ用にデータを文書化する
ファイル形式、メタデータ、品質上の懸念、推奨される分析方針を説明するマークダウン要約を作成します。
これらのプロンプトを試す
1つのファイルを分析する
この科学ファイルを分析してください: [path]。形式を特定し、メタデータを要約し、データ品質を評価し、EDAレポートを作成してください。
関連ファイルを比較する
これらの関連データファイルを比較してください: [paths]。共通する構造、相違点、欠損データ、推奨される前処理を強調してください。
下流分析を計画する
下流分析の計画のために [path] をレビューしてください。必要なライブラリ、サンプリングの制限、品質上の懸念、適切な可視化手法を説明してください。
EDAワークフローを構築する
[dataset paths] 向けの再現可能なEDAワークフローを構築してください。形式固有のチェック、ファイル間の整合性チェック、レポートセクション、共有リスクを含めてください。
ベストプラクティス
- ファイルパス、想定される科学ドメイン、既知の機器または処理コンテキストを共有してください。
- 非常に大きなファイルにはサンプリングを使用し、レポート内でサンプリング方法を明記してください。
- 生成されたレポートをワークスペース外に送信する前に、機密性の高いパスや識別子が含まれていないか確認してください。
回避
- サンプリングされたEDAを、すべてのレコードに対する完全な監査として扱わないでください。
- 必要なライブラリがインストールされていない状態で、専用形式を解析できると想定しないでください。
- 絶対パス、サンプルID、保護対象の研究メタデータを含むレポートを共有しないでください。
よくある質問
このスキルはどのファイルタイプをサポートしていますか？
多くの科学形式を文書化し、一般的な表、配列、JSON、HDF5、配列データ、画像に対する分析を自動化します。
科学向けPythonライブラリをインストールしますか？
いいえ。不足しているライブラリを報告し、専用形式に必要となる可能性のあるパッケージを提案します。
非常に大きなファイルを分析できますか？
はい。ただし、レビューを実用的に保つために、レコードをサンプリングしたり、チャンク単位の分析を推奨したりする場合があります。
生成されるレポートには何が含まれますか？
レポートには、基本的なファイル詳細、形式の特定、データ要約、品質メモ、主要な調査結果、次の分析アイデアが含まれます。
1つの科学ドメインに限定されていますか？
いいえ。化学、バイオインフォマティクス、顕微鏡、分光法、プロテオミクス、メタボロミクス、一般的な科学データを扱います。
Claude、Codex、Claude Code で使用できますか？
はい。マーケットプレイスのメタデータには、Claude、Codex、Claude Code のサポートが記載されています。
開発者情報
作成者
K-Dense-AIライセンス
MIT license
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
26421118b848d9f1efc0aa169d8a7a9e7e0a877e
メンテナンスの新しさ
2026/7/24
利用状況
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