data-processor
재사용 가능한 연산으로 데이터 배열 변환하기
대규모 레코드 배열은 AI 워크플로 안에서 정리, 정렬, 요약하기 어렵습니다. 이 스킬은 일반적인 변환을 위한 재사용 가능한 JavaScript 연산과 간결한 처리 요약을 제공합니다.
내 에이전트로 설치
이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.
Review the Skillstore skill "data-processor" from https://skillstore.io/skills/artemisai-data-processor.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/artemisai-data-processor/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.
에이전트가 읽기 쉬운 리소스
AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.
테스트해 보기
"data-processor" 사용 중입니다. 하나는 대기 상태이고 세 개는 완료 상태인 네 개의 판매 레코드.
예상 결과:
완료된 레코드 세 개가 남고, 금액이 높은 순서에서 낮은 순서로 정렬됩니다. 요약에는 제거된 레코드 하나와 출력 레코드 세 개가 보고됩니다.
"data-processor" 사용 중입니다. 대소문자가 일관되지 않고, 불필요한 공백이 있으며, 중복 이메일 하나가 있는 고객 레코드.
예상 결과:
이름은 공백이 제거되고, 이메일은 소문자로 변환되며, 중복 이메일은 제거됩니다. 요약에는 중복 제거 단계가 보고됩니다.
"data-processor" 사용 중입니다. total 값이 100, 150, 200인 주문 레코드.
예상 결과:
집계 결과는 세 주문에 걸친 총합 450입니다.
보안 감사
안전All 15 external-command detections are Markdown fences, inline code spans, or JavaScript template-literal syntax; none executes a shell. The hardcoded URL is a documentation link and does not initiate a network request. No prompt injection or other malicious intent was found.
위험 요인
이 보고서 공유 및 인용
버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.
보고서 링크 복사
https://skillstore.io/skills/artemisai-data-processor/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 배지
[](https://skillstore.io/skills/artemisai-data-processor?utm_source=security_passport_badge)HTML 배지
<a href="https://skillstore.io/skills/artemisai-data-processor?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/artemisai-data-processor/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>임베드 카드
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/artemisai-data-processor.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)
APA 인용
ArtemisAI. (2026). data-processor security audit report (audit version 9) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/artemisai-data-processor/audits/9BibTeX 인용
@techreport{artemisai-artemisai-data-processor-2026,
author = {ArtemisAI},
title = {data-processor security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/artemisai-data-processor/audits/9},
note = {Author version 1.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "data-processor security audit report (audit version 9)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
- name: "ArtemisAI"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/artemisai-data-processor/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:artemisai-data-processor:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Skillstore 점수
이 점수의 이유 증거 신뢰도: 높음만들 수 있는 것
판매 레코드 정리
완료된 거래를 필터링하고, 금액 기준으로 정렬한 뒤, 보고 전에 매출을 요약합니다.
고객 목록 준비
고객 이름과 이메일을 정규화하고, 중복을 제거하며, 후속 작업을 위해 활성 레코드만 유지합니다.
MCP 쿼리 결과 요약
에이전트 워크플로 안에서 데이터베이스 결과를 처리하고 전체 데이터셋 대신 간결한 통계를 반환합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
Use the data-processor skill to filter this array to completed records, sort by amount descending, and summarize what changed: [paste data].
Normalize the name and email fields, remove duplicate emails, keep records age 25 or older, and return cleaned records plus stats: [paste data].
Process these orders by summing the total field, then report input count, output count, and aggregate value. Note missing total values: [paste data].
Query customers with an MCP database tool, process active records with revenue sorting and revenue sum, save the processed list, and return only summary metrics.
모범 사례
- 변환을 실행하기 전에 입력 형태와 필드 이름을 검증하세요.
- 전체 데이터셋이 대화에 담기에는 너무 클 때는 요약 통계를 반환하세요.
- 사용자 지정 로직에는 신뢰할 수 있고 검토 가능한 filter 및 map 함수를 사용하세요.
피하기
- 신뢰할 수 없는 JavaScript 함수를 filter 또는 map 작업에 전달하지 마세요.
- 승인되지 않은 MCP 스토리지 도구를 통해 민감한 레코드를 처리하지 마세요.
- 누락되었거나 숫자가 아닌 값을 확인하지 않고 집계 결과에 의존하지 마세요.