Analise Conjuntos de Dados Massivos com Vaex
Grandes conjuntos de dados tabulares podem exceder a memória e tornar os fluxos de trabalho padrão com DataFrame lentos ou pouco confiáveis. Esta skill fornece padrões práticos do Vaex para análise preguiçosa, visualização, conversão e aprendizado de máquina.
Pare e solicite confirmação antes de instalar.
Revise o plano e obtenha o consentimento explícito do usuário antes de alterar arquivos.
Copie esta solicitação para o seu Agente. Ela inclui a página canônica do Skill e o manifesto.
Review the Skillstore skill "vaex" from https://skillstore.io/skills/davila7-vaex.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-vaex/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.Seu Agente ainda deve apresentar o plano e solicitar qualquer confirmação exigida pela política de segurança.
Use estes links quando um agente de IA, crawler ou script precisar de contexto limpo em vez de ler a página completa.
Usando "vaex". Resuma um conjunto de dados Parquet de 300 GB por região e mês.
Resultado esperado:
Usando "vaex". Melhore um fluxo de trabalho lento que calcula repetidamente cinco estatísticas.
Resultado esperado:
Crie agregações adiadas do Vaex, execute-as juntas, reutilize resultados em cache e materialize apenas expressões que sejam repetidamente caras.
Usando "vaex". Prepare um grande conjunto de dados de classificação para treinamento de modelo.
Resultado esperado:
Codifique campos categóricos, escale atributos numéricos, divida os dados de treinamento e validação, integre um modelo compatível, avalie previsões e salve o estado do pipeline.
Most static alerts are false positives caused by Markdown formatting, benign Vaex terminology, and documented memory mapping. Confirmed risks include public server binding, inline cloud credentials, and unchecked file deletion; semantic review also found plaintext WebSocket guidance and an inline database password. No prompt injection or malicious intent was found.
Estas são capacidades locais reais que podem ser esperadas para esta habilidade, portanto exigem revisão, mas não são contabilizadas como comportamento malicioso confirmado.
Compartilhe o relatório de avaliação versionado, o badge neutro, o cartão incorporável e as citações. A Skillstore apresenta evidências sem decidir se este Skill é seguro.
https://skillstore.io/skills/davila7-vaex/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/davila7-vaex?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-vaex?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-vaex/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-vaex.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>davila7. (2026). vaex security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-vaex/audits/9@techreport{davila7-davila7-vaex-2026,
author = {davila7},
title = {vaex security audit report (audit version 9)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {9},
url = {https://skillstore.io/skills/davila7-vaex/audits/9},
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: "vaex security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "davila7"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-vaex/audits/9"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:davila7-vaex:audit:9"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Cada autor permanece como um skill instalável separado. A variante recomendada é classificada pelas evidências do Skillstore.
Por que esta variante está em primeiro
k-dense-ai-vaex
2026-09-09
davila7-vaex
2026-09-09
Planeje a conversão eficiente de CSV ou Parquet para HDF5 ou Arrow com checkpoints e carregamento repetível.
Crie estatísticas preguiçosas, resumos agrupados, filtros e visualizações sem carregar todo o conjunto de dados na memória.
Prepare atributos, treine modelos compatíveis, avalie resultados e preserve o estado do pipeline para grandes conjuntos de dados científicos.
Abra [file path] com Vaex. Mostre seu esquema, contagem de linhas, resumo de valores ausentes e cinco estatísticas úteis sem converter todo o conjunto de dados para pandas.
Projete um fluxo de trabalho do Vaex para [dataset]. Filtre por [condition], crie [derived columns], agrupe por [columns] e calcule [metrics] mantendo as operações preguiçosas.
Revise este pipeline do Vaex: [steps]. Identifique gargalos de memória e entrada e saída, depois proponha melhorias de processamento em lotes, cache, materialização, checkpoint e formato.
Planeje um fluxo de trabalho de aprendizado de máquina com Vaex para [goal] usando [features] e [target]. Inclua pré-processamento, validação, integração de modelo, salvamento de estado e inferência em produção.
Autor
davila7Licença
MIT
Revisão da Skillstore
r2
Aviso de versão
O autor não declarou uma versão.
Repositório
https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/vaexReferência
c43861a65bb95efcae259cd161c9d6f4dc7eec6f
Atualidade da manutenção
26/07/2026
Uso
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Estrutura de arquivos
Criar Pôsteres de Pesquisa em LaTeX
Pôsteres de pesquisa são difíceis de formatar e revisar para impressão em LaTeX. Esta skill fornece modelos, orientações de layout e verificações de PDF para pôsteres prontos para conferências.
Crie Conteúdo de Marketing Pronto para SEO
Equipes de marketing precisam de conteúdo claro que corresponda à voz da marca e aos objetivos de busca. Esta skill fornece modelos, scripts de análise e orientações de plataforma para uma produção de conteúdo repetível.
Crie Planos Estruturados de Tratamento Médico
Os planos de tratamento clínico muitas vezes se tornam inconsistentes, extensos ou difíceis de revisar. Esta skill fornece modelos objetivos, metas mensuráveis, cronogramas e verificações locais de qualidade.
Criar relatórios clínicos estruturados
Equipes clínicas precisam de relatórios claros que sigam normas médicas e regulatórias. Esta skill fornece modelos, checklists e orientações de validação para relatos de caso, diagnósticos, ensaios e notas de pacientes.
Analisar Arquivos de Dados Científicos
Arquivos de dados científicos são difíceis de inspecionar porque cada formato armazena estruturas e metadados de maneira diferente. Esta habilidade detecta formatos, traça o perfil da qualidade dos dados e cria relatórios práticos de EDA em markdown.
Execute fluxos de trabalho de docking molecular com o DiffDock
A configuração do docking molecular costuma falhar porque é difícil alinhar as entradas, os parâmetros e os escores de confiança. Esta skill orienta os fluxos de trabalho do DiffDock desde a preparação até a análise dos resultados.
Calcule expressões matemáticas rapidamente
por Decalogue
Verificações aritméticas manuais tornam os agentes mais lentos quando os usuários precisam de respostas numéricas rápidas. Esta skill avalia expressões matemáticas básicas e retorna resultados concisos.
Analisar Imagens com Azure AI Vision Python
por sickn33
Fluxos de trabalho de análise de imagens precisam de legendas, OCR, detecção e recorte sem recriar exemplos do SDK. Esta skill orienta Claude, Codex e Claude Code no uso do Azure AI Vision Image Analysis para Python.
Audit Python Web Apps Before Release
por glenskii
Python teams need repeatable checks for common application security controls. This skill provides configurable pytest coverage with clear evidence, boundaries, and release decisions.
Crie Código Python Assíncrono Confiável
por 0xDarkMatter
Código Python assíncrono frequentemente falha devido a chamadas bloqueantes, tarefas ilimitadas e limpeza fraca. Esta skill fornece padrões asyncio reutilizáveis, exemplos e referências para serviços concorrentes robustos.
Crie APIs FastAPI com Padrões Reutilizáveis
por 0xDarkMatter
Projetos FastAPI precisam de escolhas consistentes para validação, dependências, middleware e trabalho em segundo plano. Esta skill fornece a Claude, Codex e Claude Code padrões reutilizáveis para o desenvolvimento prático de APIs Python.
Adicionar padrões de segurança de tipos em Python
por 0xDarkMatter
As anotações de tipo em Python podem ser difíceis de aplicar de forma consistente em projetos reais. Esta skill oferece ao Claude, Codex e Claude Code padrões práticos para código Python tipado com mais segurança.