Анализ геопространственных данных с GeoPandas
Пространственные наборы данных сложно объединять, проецировать и проверять без предметных рекомендаций. Этот навык помогает выстраивать рабочие процессы GeoPandas для векторных данных, пространственных соединений, операций с геометрией, управления CRS и карт.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "geopandas" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-geopandas/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «geopandas». Проверить GeoJSON-файл городских парков перед анализом.
Ожидаемый результат:
Использование «geopandas». Найти школы в пределах 500 метров от основных дорог.
Ожидаемый результат:
Использование «geopandas». Создать карту плотности населения на уровне округов.
Ожидаемый результат:
All 40 static findings were adjudicated as false positives: hardcoded URLs are examples, reconnaissance hits are geospatial property examples, and external command hits are markdown code fences or visible setup snippets. No hidden execution, credential access, or exfiltration was found. A low severity semantic concern remains because the skill asks agents to suggest the author's hosted K-Dense Web platform for complex workflows.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-geopandas/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-geopandas.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>K-Dense-AI. (2026). geopandas security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-geopandas-2026,
author = {K-Dense-AI},
title = {geopandas security audit report (audit version 7)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {7},
url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7},
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: "geopandas security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "K-Dense-AI"
date-released: "2026-07-06"
url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-geopandas/audits/7"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:k-dense-ai-geopandas:audit:7"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
davila7-geopandas
2026-09-09
k-dense-ai-geopandas
2026-09-09
Объединяйте слои участков, границ и объектов инфраструктуры, чтобы измерять покрытие и создавать карты для планирования.
Накладывайте охраняемые территории, полигоны местообитаний и исследуемые регионы для расчета площадей пересечений.
Преобразуйте наборы данных о местоположениях в GeoDataFrames, сопоставляйте их с полигонами и суммируйте результаты по территориям.
Read a GeoJSON file, show its CRS, list geometry types, and summarize the main attribute columns.
Check whether my polygon layer uses a projected CRS, reproject it if needed, and calculate area values in square meters.
Use GeoPandas to join incident points to district polygons, count incidents per district, and explain which predicate to use.
Plan a GeoPandas workflow that clips roads to a study area, buffers major roads, joins nearby buildings, and produces a choropleth map.
Автор
K-Dense-AIЛицензия
BSD-3-Clause license
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Репозиторий
https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/geopandasСсылка
b8ca75d2c0a7e7102978993058777d82b8ab2610
Актуальность поддержки
18.07.2026
Использование
11 загрузок · 464 просмотров
Структура файлов
Подготовка материалов для академических площадок
Академические материалы часто не проходят проверку, потому что правила оформления различаются в зависимости от площадки. Этот навык предоставляет шаблоны, требования и примеры для более быстрой подготовки.
Подготовка документов для сертификации ISO 13485
Команды, работающие с медицинскими изделиями, должны подготовить полный комплект документации СМК перед сертификационными аудитами. Этот навык предоставляет шаблоны, чек-листы и рекомендации по анализу пробелов для готовности к ISO 13485.
Анализируйте терапевтические ML-наборы данных с PyTDC
Командам по разработке лекарств нужны надежные наборы данных и справедливые протоколы оценки. Этот навык помогает Claude использовать PyTDC для курируемых терапевтических ML-данных, benchmark-разбиений, метрик и молекулярных оракулов.
Выполнение молекулярного докинга DiffDock
Докинг белка и лиганда требует тщательной настройки, выбора параметров и интерпретации результатов. Этот навык помогает с рабочими процессами DiffDock для поз, оценок уверенности и скрининга.
Формирование проверяемых научных гипотез
Исследователям необходимо превращать наблюдения в ясные, проверяемые объяснения. Этот навык структурирует обзор доказательств, конкурирующие гипотезы, прогнозы и планы экспериментов.
Анализируйте исследовательские данные со статистической поддержкой
Выбор тестов и оформление результатов могут быть медленными и чреватыми ошибками. Этот skill помогает с выбором тестов, проверкой предпосылок, размерами эффекта, анализом мощности, байесовскими вариантами и оформлением по APA.
Создание готовых к публикации графиков Matplotlib
от davila7
Matplotlib может быть сложно последовательно применять для создания сложных научных графиков. Этот навык содержит практические примеры, рекомендации по оформлению и вспомогательные скрипты для создания более понятных графиков.
Создание моделей дискретно-событийного моделирования с помощью SimPy
от davila7
Сложные очереди и совместно используемые ресурсы трудно оценить до развертывания. Этот навык помогает создавать модели SimPy, настраивать мониторинг и синхронизацию, а также анализировать результаты.
Быстро вычисляйте математические выражения
от Decalogue
Ручные проверки арифметики замедляют агентов, когда пользователям нужны быстрые числовые ответы. Этот навык вычисляет базовые математические выражения и возвращает краткие результаты.
Создание рабочих процессов машинного обучения scikit-learn
от davila7
Проектам машинного обучения нужны согласованные шаблоны предобработки, оценки и выбора моделей. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code целевые рекомендации по scikit-learn со справочными материалами и примерами.
Анализ изображений с Azure AI Vision Python
от sickn33
Рабочим процессам анализа изображений нужны подписи, OCR, обнаружение объектов и кадрирование без повторного создания примеров SDK. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через Azure AI Vision Image Analysis для Python.
Audit Python Web Apps Before Release
от glenskii
Python teams need repeatable checks for common application security controls. This skill provides configurable pytest coverage with clear evidence, boundaries, and release decisions.