技能 exploratory-data-analysis

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exploratory-data-analysis

Name: exploratory-data-analysis
Author: davila7

内容修订 r1 安全 📁 文件系统访问⚙️ 外部命令

分析科学数据文件

科学数据文件很难检查，因为每种格式存储结构和元数据的方式都不同。此技能可检测格式、分析数据质量，并创建实用的 Markdown EDA 报告。

支持: Claude Codex Code(CC)

🥇 85 黄金

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智能体请求

Review the Skillstore skill "exploratory-data-analysis" from https://skillstore.io/skills/davila7-exploratory-data-analysis.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/davila7-exploratory-data-analysis/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

你的智能体仍应展示其计划，并按安全策略请求必要确认。

Agent 可读资源

当 AI Agent、爬虫或脚本需要干净上下文，而不是读取完整页面时，请使用这些链接。

Markdown 详情 GET /skills/davila7-exploratory-data-analysis.md 已签名 manifest GET /api/skills/davila7-exploratory-data-analysis/manifest 已签名 lockfile GET /api/skills/davila7-exploratory-data-analysis/lockfile

测试它

正在使用“exploratory-data-analysis”。分析 reads.fastq。

预期结果:

格式被识别为 FASTQ 测序数据。
报告总结抽样读取数、读取长度、质量分数和测序质量问题。
建议的后续步骤包括质量过滤、接头检查和比对指标。

正在使用“exploratory-data-analysis”。探索 experiment_results.csv。

预期结果:

报告列出行数、列数、推断的数据类型、缺失值和数值摘要。
发现项突出显示可能的离群值、重复行以及需要清理的列。
建议包括相关性审查、分布图和缺失值处理。

正在使用“exploratory-data-analysis”。在图像分析前审查 cells.nd2。

预期结果:

报告识别显微镜格式，并解释预期的多维元数据。
分析计划涵盖维度、通道、校准、强度范围和分割准备情况。
限制说明会记录任何缺失的供应商读取器库。

安全审计

安全

v13 • 2026/7/9 打开版本化报告

The static findings are false positives caused by scientific terminology, markdown code formatting, and legitimate local file analysis behavior. The analyzer reads user-provided local scientific data, extracts metadata and summaries, and writes a markdown report; no shell execution, network reconnaissance, credential access, prompt injection, or malicious intent was found.

已扫描文件

4,808

分析行数

复核项

已忽略误报

风险因素

📁 文件系统访问 (9)

references/general_scientific_formats.md:13 references/general_scientific_formats.md:233 references/general_scientific_formats.md:248 references/microscopy_imaging_formats.md:121 references/microscopy_imaging_formats.md:448 references/microscopy_imaging_formats.md:516 references/proteomics_metabolomics_formats.md:178 scripts/eda_analyzer.py:508 SKILL.md:374

⚙️ 外部命令 (50)

scripts/eda_analyzer.py:440 scripts/eda_analyzer.py:441 scripts/eda_analyzer.py:444 scripts/eda_analyzer.py:470-472 scripts/eda_analyzer.py:472-476 SKILL.md:38 SKILL.md:40 SKILL.md:45 SKILL.md:47 SKILL.md:52 SKILL.md:54 SKILL.md:59 SKILL.md:61 SKILL.md:66 SKILL.md:68 SKILL.md:73 SKILL.md:75 SKILL.md:89-95 SKILL.md:95-105 SKILL.md:105-109 SKILL.md:109-112 SKILL.md:112-120 SKILL.md:120-188 SKILL.md:188-193 SKILL.md:193-194 SKILL.md:194 SKILL.md:215-221 SKILL.md:221 SKILL.md:222 SKILL.md:228-237 SKILL.md:237-243 SKILL.md:243-267 SKILL.md:267-286 SKILL.md:286-290 SKILL.md:290-310 SKILL.md:310-314 SKILL.md:314-335 SKILL.md:335-346 SKILL.md:346-351 SKILL.md:351-354 SKILL.md:354 SKILL.md:355 SKILL.md:356 SKILL.md:357 SKILL.md:358 SKILL.md:380-382 SKILL.md:382-394 SKILL.md:394-429 SKILL.md:429-432 SKILL.md:432-433

最新一次完成的静态与语义审计未检测到已确认的安全发现。这并不能证明该 Skill 没有副作用。

审计者: claude 查看审计历史 →

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HTML 徽章

<a href="https://skillstore.io/skills/davila7-exploratory-data-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/davila7-exploratory-data-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

嵌入卡片

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/davila7-exploratory-data-analysis.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

学术引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA 引用

davila7. (2026). exploratory-data-analysis security audit report (audit version 13) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/davila7-exploratory-data-analysis/audits/13

BibTeX 引用

@techreport{davila7-davila7-exploratory-data-analysis-2026,
  author = {davila7},
  title = {exploratory-data-analysis security audit report (audit version 13)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {13},
  url = {https://skillstore.io/skills/davila7-exploratory-data-analysis/audits/13},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "exploratory-data-analysis security audit report (audit version 13)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "davila7"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/davila7-exploratory-data-analysis/audits/13"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:davila7-exploratory-data-analysis:audit:13"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

比较变体

2 个可安装变体

每位作者的技能都保持为独立的可安装项。推荐变体按 Skillstore 证据排序。

为什么此变体排名第一

Skillstore 评分最高

作者 / 来源 Skillstore 评分证据置信度 Skillstore 使用量已更新

davila7 推荐当前

davila7-exploratory-data-analysis

Skillstore 评分 85

证据置信度高

Skillstore 使用量 67

已更新

2026-09-09

K-Dense-AI

k-dense-ai-exploratory-data-analysis

Skillstore 评分 76

证据置信度高

Skillstore 使用量 42

已更新

2026-09-09

Skillstore 评分

评分依据证据置信度: 高

架构

可维护性

内容

社区

规范符合性

你能构建什么

审查测序数据

检查 FASTA 或 FASTQ 文件，总结读取结构，并在比对或组装之前识别质量检查项。

剖析显微镜图像

在分割或定量之前，总结图像尺寸、通道、强度范围和元数据。

准备研究数据集

为 CSV、HDF5、NumPy 和基于归档的科学数据集创建一致的初步报告。

试试这些提示

分析单个文件

分析此科学数据文件：[path]。识别格式，总结结构，评估数据质量，并创建 Markdown 报告。

比较相关文件

分析这些相关的科学文件：[paths]。创建单独摘要，并比较结构、质量和建议的后续步骤。

规划下游分析

探索 [path] 并推荐下游分析。包括预处理需求、质量风险、有用的可视化以及所需的 Python 库。

审计复杂数据集

对 [path] 执行详细的 EDA 审计。检查格式假设、元数据一致性、抽样限制、数据质量和可复现性问题。

最佳实践

共享文件路径和科学背景，以便建议与实验匹配。
在分析专用供应商格式之前，安装所需的领域库。
分发生成的报告之前，检查其中是否包含敏感路径或标识符。

避免

不要将大文件的抽样结果视为完整验证。
除非本地数据处理规则允许，否则不要对私有数据集运行分析。
当源格式不确定时，不要仅依赖扩展名检测。

常见问题

此技能支持哪些格式？

它参考了化学、基因组学、显微镜、光谱学、组学和通用数据中的 200+ 种科学格式。

它会修改输入数据吗？

不会。分析器会读取输入文件，并写入单独的 Markdown 报告。

它可以分析非常大的文件吗？

可以，但某些工作流会抽样记录或建议分块访问以减少内存使用。

缺少库时会发生什么？

报告会记录缺失的依赖项，并在可能时建议安装路径。

我可以将它与 Claude、Codex 和 Claude Code 一起使用吗？

可以。marketplace 元数据列出了对 Claude、Codex 和 Claude Code 的支持。

它会创建可视化吗？

它会推荐合适的可视化，但捆绑脚本主要生成基于文本的分析报告。

开发者详情

作者

davila7

许可证

MIT

Skillstore 修订

版本提示

作者未声明版本。

仓库

https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/main/cli-tool/components/skills/scientific/exploratory-data-analysis

引用

b959ebfd1043a07c0c4378ab94ca4342cb0259f5

维护新鲜度

2026/7/20

使用量

53 次下载 · 234 次浏览

文件结构

📁 assets/

📄 report_template.md

📁 references/

📄 bioinformatics_genomics_formats.md

📄 chemistry_molecular_formats.md

📄 general_scientific_formats.md

📄 microscopy_imaging_formats.md

📄 proteomics_metabolomics_formats.md

📄 spectroscopy_analytical_formats.md

📁 scripts/

📄 eda_analyzer.py

📄 SKILL.md