CSV Data Summarizer — скилл
Скилл Claude без лишних вопросов разбирает загруженный CSV: статистика, пропуски, корреляции и графики на pandas и matplotlib под тип данных
- 476 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скилл запускает Python-скрипт на вашей машине и читает указанный CSV
- Графики сохраняются в текущую папку под фиксированными именами и перезаписывают прежние файлы
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/csv-data-summarizerОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скилл запускает Python-скрипт на вашей машине и читает указанный CSV
- Графики сохраняются в текущую папку под фиксированными именами и перезаписывают прежние файлы
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
CSV Data Summarizer срабатывает, когда вы загружаете в Claude файл CSV или просите обобщить табличные данные. Скилл сразу, без уточняющих вопросов, запускает скрипт analyze.py: он читает файл в pandas, определяет типы столбцов и подбирает анализ под данные. Продажи, клиентов, финансы, операционные метрики и опросы он рассматривает по-разному, для любых других таблиц выбирает универсальный набор. В отчет входит обзор строк, столбцов и типов, ключевые статистики, анализ пропусков и выводы по найденным закономерностям. Графики строятся только там, где для них есть данные: временные ряды при наличии столбцов с датами, тепловая карта корреляций при нескольких числовых столбцах, гистограммы распределений и столбчатые диаграммы по категориям. Картинки скрипт сохраняет в текущую папку: correlation_heatmap.png, time_series_analysis.png, distributions.png и categorical_distributions.png. В репозитории есть готовый архив csv-data-summarizer.zip для загрузки в Claude.ai, демонстрационная таблица P&L за 15 месяцев с 25 показателями и образец sample.csv. Зависимости скрипта: Python 3.8 или новее, pandas, matplotlib и seaborn.
Для кого. Для менеджеров, аналитиков и предпринимателей, которым нужен быстрый обзор таблицы с отчетом и графиками без написания кода.
Подходит, если
- Вам прислали выгрузку продаж в CSV, и нужно за минуту увидеть тренды по выручке и сильные товары
- Таблица клиентов должна быть разложена по сегментам и регионам с распределениями
- Перед работой с неизвестным файлом хочется проверить, сколько в нем пропусков и какие столбцы коррелируют
- Опрос с оценками и категориальными ответами нужно свести в частоты и перекрестные таблицы
- Нужна демонстрация, как скилл Claude запускает скрипт на pandas и рисует графики
Не подходит, если
- Нужен вопрос-ответ по данным или конкретный расчет: скилл всегда выдает общий обзор и не уточняет задачу
- Файл не в формате CSV: скилл работает с CSV, для Excel в каталоге есть отдельные MCP-серверы
- Данные огромные и не помещаются в память: скрипт читает файл целиком в pandas
- Нужен интерактивный дашборд: скрипт сохраняет статичные картинки PNG
Пример запроса к агенту
Вот sales_data.csv. Можешь резюмировать этот файл?Ограничения
Скилл настроен на поведение без диалога: в SKILL.md крупно записано не задавать вопросов, не предлагать варианты и сразу выдать полный анализ. Если вам нужен узкий ответ, об этом придется писать явно, и скилл может проигнорировать просьбу. Скрипт читает CSV функцией `pd.read_csv` целиком, поэтому большие файлы упираются в память. Все графики сохраняются в текущую папку под фиксированными именами и перезаписывают прошлые файлы. Нужны Python 3.8 или новее и пакеты pandas, matplotlib и seaborn из requirements.txt. README рассчитан на Claude.ai и ручную загрузку архива в раздел Skills настроек, для разработчиков описано только клонирование репозитория.
Как отключить. В Claude.ai отключите или удалите скилл в Settings, Capabilities, Skills. Если клонировали репозиторий, удалите папку. Созданные картинки PNG остаются в папке, где запускали скрипт.
Частые вопросы
Как поставить CSV Data Summarizer в Claude?
Скачайте csv-data-summarizer.zip из репозитория или релизов, откройте Claude.ai, Settings, Capabilities, Skills, загрузите архив и включите скилл. После этого загрузите любой CSV, и анализ запустится сам. Для разработчиков есть клонирование репозитория и `pip install -r requirements.txt`.
Какие графики строит скилл?
Только те, для которых в данных есть материал: графики по времени при столбцах с датами, тепловая карта корреляций при нескольких числовых столбцах, гистограммы распределений и столбчатые диаграммы категорий. Файлы называются correlation_heatmap.png, time_series_analysis.png, distributions.png и categorical_distributions.png.
Почему скилл не задает вопросов?
Так написано в SKILL.md: скилл обязан сразу выдать полный анализ, без вариантов выбора и уточнений. Автор считает, что пользователю нужен готовый результат после загрузки файла.
Что за демонстрационные данные в репозитории?
Файл examples/showcase_financial_pl_data.csv содержит отчет о прибылях и убытках за 15 месяцев: три продуктовые линии (SaaS, Enterprise, Services) и 25 показателей, включая выручку, расходы, маржу, CAC и LTV. Есть и маленький resources/sample.csv.
Какие версии Python и пакетов нужны?
Python 3.8 или новее, pandas 2.0 и выше, matplotlib 3.7 и выше, seaborn 0.12 и выше. Версии указаны в метаданных SKILL.md и в requirements.txt.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыСкилл визуализации данных для агентов: превращает данные в аккуратные интерактивные HTML-графики и целые отчеты с единым визуальным языком
SciPilot Figure
scipilot-figure-skill
Скилл-советник по научной визуализации: сначала разбирает данные и подбирает тип графика под вывод, потом рисует его на уровне журнальных требований
High-Stakes Analytics Lab
High-Stakes Analytics & Decision Lab
Скилл доказательной аналитики для решений с высокой ценой ошибки: профилирует данные, выбирает метод под них, может ответить отказом или запросом данных
CLI и 13 скиллов для Claude Code: модель данных Power BI, меры DAX, безопасность на уровне строк и страницы отчета PBIR прямо из чата
Tufte Claude Skill
tufte-claude-skill
Скилл превращает запрос «сделай график» в график по принципам Эдварда Тафти: пресеты стилей, шаблоны SVG, спарклайны и малые кратные
Python-библиотека для типизированных версионируемых датасетов над S3, GCS и Azure с командой datachain skill install, которая учит Claude Code, Cursor и Codex р
Сравнение с похожими
Записи с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Запись | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| CSV Data Summarizer (эта запись) | нет | 476 | ||
| Excel MCP Server | нет | не нужна | 4 257 | MCP-сервер для создания и правки файлов Excel, без разового обзора CSV |
| AntV Chart Visualization Skills | нет | 514 | скиллы AntV для подбора типа графика и построения, без статистического обзора таблицы |
Из блога
Коротко о README
README начинается с баннера и списка возможностей: адаптация к типу данных, статистика, автоматические графики, проверка качества и поддержка разных отраслей. Дальше даны кнопки скачивания архива и демо-таблицы, дерево файлов репозитория, схема работы из четырех шагов и две инструкции по установке для Claude.ai и для разработчиков. В конце приведены примеры использования, технические детали и образец вывода в консоли.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: csv-data-summarizer description: Analyzes CSV files, generates summary stats, and plots quick visualizations using Python and pandas. metadata: version: 2.1.0 dependencies: python>=3.8, pandas>=2.0.0, matplotlib>=3.7.0, seaborn>=0.12.0 --- # CSV Data Summarizer This Skill analyzes CSV files and provides comprehensive summaries with statistical insights and visualizations. ## When to Use This Skill Claude should use this Skill whenever the user: - Uploads or references a CSV file - Asks to summarize, analyze, or visualize tabular data - Requests insights from CSV data - Wants to understand data structure and quality ## How It Works ## ⚠️ CRITICAL BEHAVIOR REQUIREMENT ⚠️ **DO NOT ASK THE USER WHAT THEY WANT TO DO WITH THE DATA.** **DO NOT OFFER OPTIONS OR CHOICES.** **DO NOT SAY "What would you like me to help you with?"** **DO NOT LIST POSSIBLE ANALYSES.** **IMMEDIATELY AND AUTOMATICALLY:** 1. Run the comprehensive analysis 2. Generate ALL relevant visualizations 3. Present complete results 4. NO questions, NO options, NO waiting for user input **THE USER WANTS A FULL ANALYSIS RIGHT AWAY - JUST DO IT.** ### Automatic Analysis Steps: **The skill intelligently adapts to different data types and industries by inspecting the data first, then determining what analyses are most relevant.** 1. **Load and inspect** the CSV file into pandas DataFrame 2. **Identify data structure** - column types, date columns, numeric columns, categories 3. **Determine relevant analyses** based on what's actually in the data: - **Sales/E-commerce data** (order dates, revenue, products): Time-series trends, revenue analysis, product performance