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88ブランドに一貫したマーケティングコンテンツを作成
マーケティングチームには、チャネルを横断して一貫性を保つコンテンツが必要です。このスキルは、ブランドボイスとSEOに合わせてコンテンツを計画、執筆、分析、最適化するのに役立ちます。
データ品質フレームワークを構築する
データチームには、データがレポートやプロダクトに到達する前に信頼できるチェックが必要です。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が検証スイート、dbt テスト、データ契約を設計するのを支援します。
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-quality-frameworks" from https://skillstore.io/skills/sickn33-data-quality-frameworks.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-data-quality-frameworks/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-quality-frameworks」を使用しています。 ユーザーが orders テーブルスキーマを提供し、初期チェックを依頼する。
期待される結果:
このスキルは、必須フィールド、一意性チェック、受け入れ可能なステータス、鮮度制限、所有者レビューのメモを含む、優先順位付きの検証計画を返します。
「data-quality-frameworks」を使用しています。 ユーザーが customer モデルと order モデルの dbt テストを改善する方法を尋ねる。
期待される結果:
このスキルは、リレーションシップテスト、最新性チェック、受け入れ値、カスタムビジネスルール、段階的なロールアウト計画を提案します。
「data-quality-frameworks」を使用しています。 データプラットフォームリードがデータ契約のアウトラインを依頼する。
期待される結果:
このスキルは、スキーマ、品質期待値、PII 分類、所有権、サービスレベル、変更管理に関する契約セクションを概説します。
All 16 static alerts are false positives caused by Markdown references, schema fields, SQL identifiers, and ordinary safety guidance. One medium-risk semantic issue remains because an example report includes raw observed values and can print them to pipeline logs.
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/sickn33-data-quality-frameworks/audits/5?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/sickn33-data-quality-frameworks?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-data-quality-frameworks?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-data-quality-frameworks/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-data-quality-frameworks.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>sickn33. (2026). data-quality-frameworks security audit report (audit version 5) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-data-quality-frameworks/audits/5@techreport{sickn33-sickn33-data-quality-frameworks-2026,
author = {sickn33},
title = {data-quality-frameworks security audit report (audit version 5)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {5},
url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-data-quality-frameworks/audits/5},
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-quality-frameworks security audit report (audit version 5)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "sickn33"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-data-quality-frameworks/audits/5"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:sickn33-data-quality-frameworks:audit:5"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
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
ダッシュボードが依存する前に、主要なウェアハウステーブル向けの初期 expectations を作成します。
一意性、リレーションシップ、鮮度、受け入れ値、ビジネスルールに関する dbt モデルテストを拡張します。
共有データプロダクト向けに、スキーマ、品質ルール、所有者、サービスレベルを文書化します。
[dataset] のデータ品質計画を作成してください。重要なカラム、品質ディメンション、最初のチェック、所有者、レビュー手順を含めてください。
このテーブルスキーマとサンプル値を踏まえて、明確な失敗しきい値を含む Great Expectations チェックと dbt テストを提案してください。
[data product] のデータ契約を設計してください。スキーマ、品質ルール、PII メモ、所有者、鮮度、レイテンシ、互換性に関する期待値を含めてください。
このデータ品質フレームワークをレビューしてください。不足しているチェック、弱いしきい値、アラートの不足、所有権の問題、デプロイリスクを特定してください。
作成者
sickn33ライセンス
MIT
Skillstore リビジョン
r2
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。
リポジトリ
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/data-quality-frameworks参照
f9e2c34b4f19c7f3e6b0a1e93227b5f77cc12526
メンテナンスの新しさ
2026/7/26
利用状況
7 ダウンロード · 108 閲覧
ファイル構成
ブランドに一貫したマーケティングコンテンツを作成
マーケティングチームには、チャネルを横断して一貫性を保つコンテンツが必要です。このスキルは、ブランドボイスとSEOに合わせてコンテンツを計画、執筆、分析、最適化するのに役立ちます。
実証済みパターンでLLMプロンプトを改善
一貫性のないプロンプトは時間を浪費し、AIの出力を信頼しにくくします。このスキルは、再利用可能なパターン、例、評価手順、最適化ワークフローを使ってプロンプト設計を支援します。
スケーラブルなソフトウェアアーキテクチャを設計する
アーキテクチャ上の意思決定は、Web、モバイル、バックエンド、クラウドシステム全体で比較するのが困難です。このスキルは、レポート、依存関係レビュー、トレードオフ文書化のための構造化されたガイドとローカルのスキャフォールドスクリプトを提供します。
シニアレベルのパターンでフルスタックアプリを構築
チームには、モダンなWebアプリケーション向けに一貫したセットアップ、アーキテクチャ、レビュー指針が必要です。このスキルは、React、Next.js、Node.js、GraphQL、PostgreSQLプロジェクト向けのスキャフォールダー、ワークフローのリファレンス、品質向上のためのプロンプトを提供します。
Prompt EngineerでAIプロンプトを最適化
目標が曖昧だったり複雑だったりすると、明確なプロンプトを書くのは困難です。このスキルは、実績のあるプロンプトフレームワークを使って、粗い依頼を構造化されたプロンプトに変換します。
リサーチインサイトでプロダクト業務の優先順位を決める
プロダクトチームには、機能の順位付け、インタビューの統合、意思決定の文書化をより速く行う方法が必要です。このスキルは、構造化された計画のために、RICEスコアリング、インタビュー分析、PRDテンプレートを提供します。
信頼性の高いデータパイプラインを構築する
作成者 davila7
データチームには、信頼性の高いパイプライン、明確なデータモデル、再現可能な運用が必要です。このスキルは、アーキテクチャ、品質チェック、オーケストレーション、パフォーマンスチューニング、DataOpsプラクティスをガイドします。
データパイプラインと品質チェックの調整
作成者 Brownbull
データパイプラインの作業は、取り込み、特徴量、品質、レポート作成を別々に計画すると一貫性を失うことがあります。このスキルは、パイプラインのコンテキスト、品質ゲート、リネージ、引き継ぎを中心にデータタスクを整理します。
乱雑なデータをパイプラインでクリーンアップ
作成者 zhangchenlai-dev
乱雑なデータセットは分析を遅らせ、信頼性の低い結果を生みます。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code が重複排除、欠損値、フォーマット、異常チェックのためのクリーニング手順を計画するのに役立ちます。
Inspect Collections for Safe Deduplication
作成者 srinitude
Duplicate cleanup can remove unique information when identity rules are unclear. This skill creates evidence-rich reports and gates every mutation behind explicit review.
DBX Studioでデータベース構造を探索する
作成者 Dbxstudio
見慣れないデータベースの探索は、時間がかかり一貫性を保ちにくい場合があります。このスキルは、スキーマレビュー、プロファイリング、リレーションシップ、品質チェックのための再現可能なワークフローをDBX Studioに提供します。
Logseq EDNテンプレートを分析
作成者 C0ntr0lledCha0s
大規模なLogseqデータベーステンプレートを手作業でレビューするのは困難です。このスキルは、EDN構造、品質上の問題、バリアント間の違いを要約します。