Навыки datacommons-client
📊

datacommons-client

Низкий риск ⚙️ Внешние команды🌐 Доступ к сети🔑 Переменные окружения

Запрос публичной статистики из Data Commons

Также доступно от: davila7

Доступ к глобальным статистическим данным из Data Commons, включая демографические, экономические, показатели здоровья и окружающей среды. Запрос данных о численности населения, ВВП, уровнях безработицы и географических связях с помощью методов Python-клиента.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Адекватно
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «datacommons-client». Получите население Франции и Германии

Ожидаемый результат:

  • Франция: 67 848 156 человек (2023)
  • Германия: 84 358 845 человек (2023)
  • Источник данных: Всемирный банк

Использование «datacommons-client». Покажите тренд безработицы в США с 2018 по 2023 год

Ожидаемый результат:

  • 2018: 3,9%
  • 2019: 3,7%
  • 2020: 8,1%
  • 2021: 5,4%
  • 2022: 3,6%
  • 2023: 3,6%

Аудит безопасности

Низкий риск
v4 • 1/17/2026

This skill is a documentation wrapper for the Data Commons Python client library. All static findings are FALSE POSITIVES: the scanner misinterprets markdown code block delimiters as shell commands, API call examples as network threats, and legitimate documentation patterns as credential exposure. The skill enables read-only access to public statistical data with no code execution capabilities beyond package installation documentation.

6
Просканировано файлов
2,822
Проанализировано строк
3
находки
4
Всего аудитов

Факторы риска

⚙️ Внешние команды (200)
references/getting_started.md:9-15 references/getting_started.md:15-23 references/getting_started.md:23-56 references/getting_started.md:56-62 references/getting_started.md:62-87 references/getting_started.md:87-93 references/getting_started.md:93-118 references/getting_started.md:118-124 references/getting_started.md:124-170 references/getting_started.md:170-176 references/getting_started.md:176-212 references/getting_started.md:212-218 references/getting_started.md:218-241 references/getting_started.md:241-247 references/getting_started.md:247-292 references/getting_started.md:292-298 references/getting_started.md:298-358 references/getting_started.md:358-363 references/getting_started.md:363-367 references/getting_started.md:367-370 references/getting_started.md:370-373 references/getting_started.md:373-376 references/getting_started.md:376-379 references/getting_started.md:379-382 references/getting_started.md:382-386 references/getting_started.md:386-390 references/getting_started.md:390-410 references/getting_started.md:410-416 references/node.md:21 references/node.md:22 references/node.md:22 references/node.md:22 references/node.md:22 references/node.md:23 references/node.md:24 references/node.md:27 references/node.md:28 references/node.md:29 references/node.md:32-48 references/node.md:48-55 references/node.md:55-56 references/node.md:56-59 references/node.md:59-71 references/node.md:71-78 references/node.md:78-79 references/node.md:79-80 references/node.md:80-81 references/node.md:81-84 references/node.md:84-91 references/node.md:91-98 references/node.md:98-100 references/node.md:100-107 references/node.md:107-108 references/node.md:108-111 references/node.md:111-117 references/node.md:117-127 references/node.md:127-132 references/node.md:132-138 references/node.md:138-143 references/node.md:143-149 references/node.md:149-154 references/node.md:154-160 references/node.md:160-165 references/node.md:165-172 references/node.md:172-176 references/node.md:176-181 references/node.md:181 references/node.md:181 references/node.md:181-187 references/node.md:187-188 references/node.md:188-192 references/node.md:192-207 references/node.md:207-213 references/node.md:213-220 references/node.md:220-224 references/node.md:224-233 references/node.md:233-237 references/node.md:237-243 references/node.md:243-247 references/observation.md:17 references/observation.md:18 references/observation.md:18 references/observation.md:19 references/observation.md:23 references/observation.md:24 references/observation.md:25 references/observation.md:26 references/observation.md:27 references/observation.md:37-62 references/observation.md:62-72 references/observation.md:72-77 references/observation.md:77-81 references/observation.md:81-88 references/observation.md:88-89 references/observation.md:89-90 references/observation.md:90-91 references/observation.md:91-92 references/observation.md:92-95 references/observation.md:95-103 references/observation.md:103-108 references/observation.md:108-109 references/observation.md:109-110 references/observation.md:110-111 references/observation.md:111-117 references/observation.md:117-118 references/observation.md:118-124 references/observation.md:124-128 references/observation.md:128-129 references/observation.md:129-135 references/observation.md:135-139 references/observation.md:139-140 references/observation.md:140-146 references/observation.md:146-151 references/observation.md:151-158 references/observation.md:158-163 references/observation.md:163-165 references/observation.md:165-168 references/observation.md:168-178 references/observation.md:178-185 references/resolve.md:22 references/resolve.md:23 references/resolve.md:26-36 references/resolve.md:36-43 references/resolve.md:43-44 references/resolve.md:44-46 references/resolve.md:46-49 references/resolve.md:49-64 references/resolve.md:64-71 references/resolve.md:71-74 references/resolve.md:74-79 references/resolve.md:79-86 references/resolve.md:86-87 references/resolve.md:87-92 references/resolve.md:92-99 references/resolve.md:99-103 references/resolve.md:103 references/resolve.md:103-106 references/resolve.md:106-108 references/resolve.md:108-109 references/resolve.md:109-110 references/resolve.md:110-113 references/resolve.md:113-126 references/resolve.md:126-133 references/resolve.md:133-151 references/resolve.md:151-155 references/resolve.md:155-156 references/resolve.md:156-169 references/resolve.md:169-174 references/resolve.md:174-189 references/resolve.md:189-194 references/resolve.md:194-208 references/resolve.md:208-213 references/resolve.md:213-227 references/resolve.md:227-233 references/resolve.md:233-241 references/resolve.md:241-242 references/resolve.md:242-244 references/resolve.md:244-245 references/resolve.md:245-246 SKILL.md:19-21 SKILL.md:21-24 SKILL.md:24-26 SKILL.md:26-34 SKILL.md:34-44 SKILL.md:44-69 SKILL.md:69-73 SKILL.md:73-83 SKILL.md:83-99 SKILL.md:99-103 SKILL.md:103-112 SKILL.md:112-129 SKILL.md:129-136 SKILL.md:136-143 SKILL.md:143-146 SKILL.md:146-150 SKILL.md:150-153 SKILL.md:153-159 SKILL.md:159-162 SKILL.md:162-168 SKILL.md:168-175 SKILL.md:175-176 SKILL.md:176-177 SKILL.md:177-178 SKILL.md:178-179 SKILL.md:179-180 SKILL.md:180-183 SKILL.md:183-191 SKILL.md:191-197 SKILL.md:197-214 SKILL.md:214-220 SKILL.md:220-221 SKILL.md:221-226 SKILL.md:226-230 SKILL.md:230-232 SKILL.md:232-233 SKILL.md:233-234 SKILL.md:234-235 SKILL.md:235-248 SKILL.md:248-251 SKILL.md:251-252
🌐 Доступ к сети (46)
references/getting_started.md:44 references/getting_started.md:69 references/getting_started.md:97 references/getting_started.md:149 references/getting_started.md:201 references/getting_started.md:222 references/getting_started.md:233 references/getting_started.md:334 references/getting_started.md:17 references/getting_started.md:414 references/getting_started.md:415 references/getting_started.md:417 references/node.md:16 references/node.md:38 references/node.md:44 references/node.md:194 references/node.md:202 references/node.md:239 references/observation.md:12 references/observation.md:43 references/observation.md:50 references/observation.md:57 references/observation.md:81 references/observation.md:119 references/observation.md:130 references/observation.md:141 references/observation.md:153 references/observation.md:169 references/observation.md:185 references/resolve.md:17 references/resolve.md:32 references/resolve.md:146 references/resolve.md:203 skill-report.json:6 SKILL.md:50 SKILL.md:57 SKILL.md:64 SKILL.md:154 SKILL.md:198 SKILL.md:190 SKILL.md:222 SKILL.md:226 SKILL.md:239 SKILL.md:240 SKILL.md:241 SKILL.md:242
🔑 Переменные окружения (5)
references/getting_started.md:14 references/getting_started.md:14 skill-report.json:1406 SKILL.md:220 SKILL.md:221
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

45
Архитектура
100
Сопровождаемость
85
Контент
20
Сообщество
90
Безопасность
100
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Сравнение региональной статистики

Запрос и сравнение данных о численности населения, доходах и уровне безработицы в нескольких штатах или странах.

Доступ к историческим трендам

Получение временных рядов для экономических показателей, статистики здоровья или экологических измерений.

Создание приложений на основе данных

Интеграция публичных статистических данных в приложения с помощью методов библиотеки Python-клиента.

Попробуйте эти промпты

Базовый запрос 
Получите последнюю численность населения Калифорнии, Техаса и Нью-Йорка с помощью клиента Data Commons.
Временной ряд 
Запросите временной ряд уровня безработицы в США с 2010 по 2023 год.
Географическая иерархия 
Получите медианный доход домохозяйств для всех округов Калифорнии за 2020 год.
Множественные переменные 
Сравните численность населения, медианный доход и медианный возраст во Флориде, Джорджии и Южной Каролине.

Лучшие практики

  • Всегда преобразуйте названия мест в DCID перед запросом для обработки неоднозначных названий
  • Используйте выражения сущностей для эффективного запроса иерархий (все округа в штате за один раз)
  • Кэшируйте разрешения DCID при повторных запросах одних и тех же сущностей

Избегать

  • Жёсткое кодирование DCID вместо динамического преобразования названий
  • Создание отдельных запросов для каждой сущности вместо пакетных запросов
  • Игнорирование срезов источников данных, когда важна согласованность

Часто задаваемые вопросы

Что такое Data Commons?
Data Commons — это платформа, агрегирующая публичные статистические данные из источников, таких как бюро переписей и организации здравоохранения, в унифицированный граф знаний.
Нужен ли мне API-ключ?
Да, для datacommons.org. Получите его на apikeys.datacommons.org и установите через переменную среды DC_API_KEY.
Какие типы данных доступны?
Численность населения, доходы, безработица, статистика здоровья, экологические данные и географические связи для мест по всему миру.
Как найти статистические переменные?
Используйте fetch_available_statistical_variables() для проверки доступных данных для сущности или просмотра на datacommons.org/tools/statvar.
Можно ли запрашивать исторические данные?
Да, установите параметр даты в 'all' для получения полных временных рядов для анализа трендов.
Что такое DCID?
Идентификаторы Data Commons (DCID) — это уникальные ключи для сущностей. Используйте Resolve API для преобразования названий мест в DCID.

Сведения для разработчиков

Автор

K-Dense-AI

Лицензия

MIT

Репозиторий

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/datacommons-client

Ссылка

main

Структура файлов

📁 references/

📄 getting_started.md

📄 node.md

📄 observation.md

📄 resolve.md

📄 SKILL.md