Навыки datadata-api
📦
datadata-api
Низкий риск ⚙️
Внешние команды🌐
Доступ к сети📁
Доступ к файловой системе🔑
Переменные окружения
Выполнение запросов и исследование данных с Datadata SQL API
Аналитики и инженеры данных тратят время на переключение между консолями баз данных и написание шаблонных API-клиентов. Этот навык позволяет выполнять запросы к любому источнику данных Datadata, исследовать схемы таблиц и скачивать результаты с помощью команд на естественном языке через CLI-инструмент.
Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
1
Скачать ZIP навыка
2
Загрузить в Claude
Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill
3
Включите и начните использовать
Протестировать
Использование «datadata-api». Покажи таблицы в источнике данных «analytics» и опиши их столбцы.
Ожидаемый результат:
- Найден источник данных «analytics» с 3 таблицами: daily_revenue, user_sessions и product_catalog.
- Таблица «daily_revenue» содержит столбцы: date (DATE), revenue (DECIMAL), transactions (INTEGER) и avg_order_value (DECIMAL).
- Таблица «user_sessions» содержит столбцы: session_id (STRING), user_id (STRING), started_at (TIMESTAMP), duration_seconds (INTEGER).
- Таблица «product_catalog» содержит столбцы: product_id (STRING), name (STRING), category (STRING), price (DECIMAL), stock (INTEGER).
Использование «datadata-api». Выполни запрос, чтобы найти 5 лучших продуктов по выручке за этот месяц.
Ожидаемый результат:
- Запрос выполнен успешно. ID выполнения: exec_Kd8sH3jfLm2p.
- Скачано 5 строк (CSV, 342 байта) в /tmp/datadata-exec_Kd8sH3jfLm2p.csv.
- Предпросмотр: Product A (12 450 $), Product B (9 230 $), Product C (7 810 $), Product D (5 430 $), Product E (3 210 $).
- Используйте get-execution-result, чтобы скачать полный файл или продолжить анализ.
Аудит безопасности
Низкий рискv1 • 5/22/2026
This skill is a legitimate API client for the Datadata platform. All 815 static findings are false positives resulting from documentation code examples in markdown files (backtick shell commands), standard API client patterns (HTTP requests, credential storage), and heuristic entropy detection on legitimate content. The Python CLI script is well-structured, uses stdlib only, stores credentials with proper filesystem permissions (0700/0600), and connects only to the known datadata.com domain. No evidence of malicious intent, obfuscation, or data exfiltration was found.
7
Просканировано файлов
2,698
Проанализировано строк
11
находки
1
Всего аудитов
Проблемы среднего риска (2)
references/api.md:3references/api.md:5references/api.md:13-14references/cli.md:5-10references/data-spaces.md:3references/query-guide.md:3SKILL.md:12-14SKILL.md:21-25SKILL.md:29
External command execution in documentation examples
FALSE POSITIVE: The static analyzer detected backtick patterns in reference markdown files and SKILL.md as Ruby/shell execution. These are shell command examples (curl, CLI invocations) shown in code blocks for documentation purposes. They are not executable code within the skill itself. The actual CLI execution happens through the agent running python3 scripts/datadata_query.py as a subprocess, which is the expected operation of this skill.
agents/openai.yaml:9agents/openai.yaml:11agents/openai.yaml:13agents/openai.yaml:17agents/openai.yaml:21agents/openai.yaml:25
Ruby shell backtick patterns in agent YAML
FALSE POSITIVE: The openai.yaml agent definition includes backtick-delimited code examples demonstrating CLI usage patterns. These are instructional examples for the AI agent, not executable Ruby/shell code. The skill is designed to run datadata_query.py as a Python subprocess, which is its legitimate function.
Проблемы низкого риска (5)
scripts/datadata_query.py:27scripts/datadata_query.py:382scripts/datadata_query.py:402-403SKILL.md:57
API credential access in legitimate API client
FALSE POSITIVE: The script reads DATADATA_API_KEY from environment variables and a local config file (~/.config/datadata/config.json). This is expected behavior for a legitimate API client tool. Credentials are stored with secure filesystem permissions (0600). The access pattern is not malicious - it is the standard way CLI tools handle authentication.
scripts/datadata_query.py:14scripts/datadata_query.py:298scripts/datadata_query.py:316scripts/datadata_query.py:332
Network HTTP libraries in API client
FALSE POSITIVE: The script imports urllib.request and makes HTTP requests to api.datadata.com endpoints. This is expected behavior for an API client tool. The script connects only to a single known domain (datadata.com) for legitimate data query operations, with no evidence of data exfiltration or connections to unknown endpoints.
scripts/datadata_query.py:31scripts/datadata_query.py:47-48scripts/datadata_query.py:110-112scripts/datadata_query.py:195scripts/datadata_query.py:566scripts/datadata_query.py:622-627
Weak cryptographic algorithm detection on datetime import
FALSE POSITIVE: The static analyzer flagged import datetime as a weak cryptographic algorithm. The datetime module is used for timestamp calculations (API key expiry checks, device flow state expiration). No actual cryptographic operations are performed. This is a standard library import with no security implications.
scripts/datadata_query.py:370scripts/datadata_query.py:391scripts/datadata_query.py:432scripts/datadata_query.py:437scripts/datadata_query.py:443references/cli.md:20references/cli.md:33references/cli.md:37
Hidden file access for credential storage
FALSE POSITIVE: The script stores API keys in ~/.config/datadata/config.json with proper Unix permissions (0700 for directory, 0600 for file). This is the standard and recommended practice for CLI tools to persist credentials. The access pattern is not suspicious or malicious.
scripts/datadata_query.py:129-130references/cli.md:55references/cli.md:63-64references/cli.md:75SKILL.md:25
System reconnaissance detection on whoami API call
FALSE POSITIVE: The script includes a whoami command that calls a Datadata API endpoint (/api/v1/api-keys/whoami) to verify API key validity and inspect permissions. This is not Unix system reconnaissance. The static analyzer confused the API endpoint name with the Unix whoami command.
Факторы риска
⚙️ Внешние команды (28)
agents/openai.yaml:9 agents/openai.yaml:11 agents/openai.yaml:13 agents/openai.yaml:17 agents/openai.yaml:25 references/api.md:3 references/api.md:5 references/api.md:13-14 references/cli.md:5-10 references/data-spaces.md:3 references/query-guide.md:3 SKILL.md:12 SKILL.md:14 SKILL.md:21 SKILL.md:25 SKILL.md:29 SKILL.md:49-51 SKILL.md:57-60 SKILL.md:64 SKILL.md:79 SKILL.md:87-89 SKILL.md:106 SKILL.md:113-117 SKILL.md:121 SKILL.md:125-126 SKILL.md:128 SKILL.md:132-133 SKILL.md:136
🌐 Доступ к сети (16)
agents/openai.yaml:13 scripts/datadata_query.py:14 scripts/datadata_query.py:298-300 scripts/datadata_query.py:316-322 scripts/datadata_query.py:332-338 scripts/datadata_query.py:23 scripts/datadata_query.py:1339 references/api.md:3 references/api.md:22 references/api.md:24 references/api.md:75 references/cli.md:43 references/cli.md:59 references/data-spaces.md:45 SKILL.md:29 SKILL.md:58
📁 Доступ к файловой системе (13)
scripts/datadata_query.py:10 scripts/datadata_query.py:370 scripts/datadata_query.py:391 scripts/datadata_query.py:432 scripts/datadata_query.py:437 scripts/datadata_query.py:443 scripts/datadata_query.py:459 scripts/datadata_query.py:496 scripts/datadata_query.py:827 scripts/datadata_query.py:831 references/cli.md:20 references/cli.md:33 references/cli.md:37
🔑 Переменные окружения (19)
scripts/datadata_query.py:23 scripts/datadata_query.py:27 scripts/datadata_query.py:33 scripts/datadata_query.py:373 scripts/datadata_query.py:382 scripts/datadata_query.py:402-403 scripts/datadata_query.py:407 scripts/datadata_query.py:1152 scripts/datadata_query.py:1178 references/api.md:21 references/api.md:25 references/api.md:233 references/api.md:302 references/api.md:529-530 references/cli.md:10 references/cli.md:19 references/cli.md:42 references/cli.md:58 SKILL.md:57
Обнаруженные паттерны
High entropy heuristic (false positive)Combined risk factor heuristic (false positive)Path traversal in documentation examples
Проверено: claude
Оценка качества
68
Архитектура
100
Сопровождаемость
87
Контент
30
Сообщество
70
Безопасность
83
Соответствие спецификации
Что вы можете построить
Быстрое исследование данных для аналитиков
Аналитику данных нужно изучить новый источник данных. Он просит показать доступные таблицы, просмотреть типы столбцов и выполнить пробные запросы без открытия отдельного SQL-клиента.
Ad-hoc SQL-запросы для инженеров
Инженеру-программисту нужно выполнить разовый SQL-запрос по нескольким источникам данных для отладки или проверки. Он описывает запрос на естественном языке и получает результаты в нужном формате.
Загрузка данных и управление ими
Инженеру данных нужно создать промежуточную таблицу, загрузить CSV-данные и проверить результаты перед дальнейшей обработкой. Навык выполняет создание таблицы, вставку данных и проверку схемы.
Попробуйте эти промпты
Поиск и исследование источника данных
Найди источники данных с именем «sales» в Datadata, выведи список их таблиц и опиши столбцы самой релевантной таблицы.
Выполнение SQL-запроса
Выполни запрос к таблице «orders» в источнике данных «analytics», чтобы найти 10 лучших клиентов по общей сумме покупок за последние 30 дней. Используй движок DuckDB и верни результаты в формате CSV.
Анализ по нескольким источникам данных
Объедини таблицу «customers» из источника A с таблицей «orders» из источника B с помощью движка DuckDB. Найди клиентов, которые не делали заказов в течение 90 дней.
Настройка таблицы в пространстве данных
Создай таблицу «daily_metrics» в моем ducklake-пространстве данных со столбцами date, metric_name и metric_value. Затем вставь следующие строки: [список строк]. В конце опиши таблицу, чтобы подтвердить, что она создана правильно.
Лучшие практики
- Всегда проверяйте схемы таблиц с помощью list-tables и describe-table перед написанием SQL-запросов, чтобы убедиться в правильности имен столбцов и типов
- Используйте движок запросов DuckDB для соединений между разными источниками данных, а ClickHouse оставляйте только для источников, родных для ClickHouse
- Файлы с результатами запросов следует просматривать командами head, tail или grep вместо загрузки всего файла в контекст диалога
Избегать
- Не выбирайте источник данных из результатов поиска автоматически без подтверждения пользователя — это может привести к выполнению запроса или записи не в тот целевой источник
- Не объединяйте несколько операций без указания пользователя — завершите один шаг и дождитесь следующей команды, чтобы не действовать на основе непроверенных предположений
- Не загружайте полные файлы результатов в контекст — файлы могут быть размером в сотни мегабайт и исчерпают доступный контекст
Часто задаваемые вопросы
Как получить API-ключ для Datadata?
Используйте механизм авторизации устройства: запустите device-flow-start, откройте предоставленный URL в браузере для авторизации, затем выполните device-flow-complete. Ключ сохраняется автоматически. Также можно создать ключ вручную в настройках Datadata в разделе API Keys.
Какие SQL-движки поддерживаются?
DuckDB — это движок по умолчанию, он поддерживает соединения между разными источниками данных. ClickHouse доступен для источников, родных для ClickHouse. Всегда используйте синтаксис SQL от DuckDB, если только источник данных не требует ClickHouse.
Можно ли изменять данные с помощью этого инструмента?
Команда execute-adhoc поддерживает только SELECT-запросы. Для изменения данных используйте команды create-table, insert-rows и drop-table, которые работают с ducklake-пространствами данных.
Как работать с большими результатами запросов?
Результаты выполнения скачиваются в локальные файлы. Используйте инструменты командной строки, такие как head, tail, wc -l, grep или awk, для просмотра и обработки больших файлов вместо их загрузки в контекст диалога.
Какие разрешения нужны моему API-ключу?
Минимальные разрешения: queries:execute-adhoc, executions:get, datasources:read и datasources:scan. Для операций с пространствами данных добавьте также data-spaces:write.
Как долго действует мой API-ключ?
Ключи, авторизованные через устройство, действуют 90 дней. Просроченные ключи автоматически обнаруживаются и удаляются из файла конфигурации. При необходимости вам будет предложено пройти повторную авторизацию.