SkillFoxx
Telegram

ds-ai-coding-skills

Шаблон для аналитиков данных: AGENTS.md, CLAUDE.md и набор скиллов по Python, SQL, Polars и диагностике моделей.

  • 115 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MIT
Скилл

Минимальный доступ

Почему такой уровень

  • Скиллы дают инструкции по работе с данными и кодом, проверки секретов и сырых данных работают локально.
Все причины и проверки

atsushi-green/ds-ai-coding-skillsАвтор:atsushi-green

Установка

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add skills/ds-ai-coding-skills

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Минимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.

  • Скиллы дают инструкции по работе с данными и кодом, проверки секретов и сырых данных работают локально.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

ds-ai-coding-skills собирает правила работы с агентом в одном проекте для аналитика данных. Единый текст лежит в `CLAUDE.md` и `AGENTS.md`: жесткие правила, общие команды и маршрутизация по скиллам. Сами скиллы живут в `.claude/skills/`, а `.agents/skills` указывает на них символической ссылкой, поэтому Claude Code, GitHub Copilot и Codex читают одно и то же. Базовые скиллы покрывают Python и `uv`, SQL, `Polars`, пути и ввод-вывод, ноутбуки, безопасную работу с данными, отчеты и подготовку pull request. Отдельная серия `*-diagnostics` для статистики, причинности, предсказательных моделей и симуляции требует каждый раз выводить набор диаграмм и значений с критериями успеха, чтобы агент не ограничивался R-квадратом.

Для кого. Аналитики данных и ML-инженеры, которые ведут проекты на Python и `Polars` в Claude Code, Copilot или Codex и хотят единые правила и обязательные диагностики.

Подходит, если

  • Новый аналитический проект начинают с готовой структуры данных, ноутбуков и отчетов.
  • Агент подобрал модель, но не показал остатки и калибровку, и надо потребовать диагностику по методу.
  • Репозиторий надо защитить от коммита сырых данных и секретов проверками из `scripts/`.
  • Команда использует разные ИИ-инструменты и ей нужен один источник правил.

Не подходит, если

  • Текст скиллов японский, а отчеты по плану пишутся по-японски: для другого языка их придется переводить.
  • Проект не на Python: скиллы заточены под `uv`, `Polars` и ruff.
  • Нужен один готовый скилл без шаблона проекта: набор работает как каркас репозитория.

Пример запроса к агенту

Подбери модель для таблицы оттока клиентов и покажи диагностику: остатки, калибровку и важность признаков по методу из скилла.

Ограничения

Инструкции и документация на японском языке, часть скиллов требует составлять план на японском. Репозиторий задуман как шаблон проекта: для работы нужны Python 3.11 и `uv`, команды вроде `uv run pytest` и `bash scripts/run_quality_checks.sh` относятся к самому шаблону. Установщика скиллов нет, их копируют в свой проект вместе с маршрутизатором, иначе ссылки между файлами сломаются. Диагностические скиллы требуют рисовать диаграммы, поэтому им нужны библиотеки визуализации в окружении. Последний коммит от 4 октября 2026 года.

Как отключить. Удалите скопированные папки из `.claude/skills/`, ссылку `.agents/skills` и файлы `CLAUDE.md` и `AGENTS.md`, если брали их из шаблона.

Частые вопросы

Как подключить скиллы к проекту?

Скопируйте `.claude/skills/` и маршрутизатор `CLAUDE.md` или `AGENTS.md` в свой репозиторий. Для Codex добавьте ссылку `.agents/skills`, указывающую на `.claude/skills`.

Что такое скиллы `diagnostics`?

Это серия скиллов по методам: статистический вывод, причинность, предсказательные модели, симуляция. Каждый требует набор диаграмм и значений с критерием приемки.

Какие проверки качества есть?

Скрипты ищут сырые данные в коммите, шаблоны секретов и расхождения между `CLAUDE.md` и `AGENTS.md`. Запуск: `bash scripts/run_quality_checks.sh`.

Работает ли набор в GitHub Copilot?

Да. Copilot читает `AGENTS.md`, а подробные инструкции берет из скиллов. Для JetBrains и Visual Studio добавьте `.github/copilot-instructions.md` с тем же текстом.

Нужен ли японский язык?

Для чтения правил полезен. Скиллы написаны по-японски, а план анализа агент составляет на японском, пока вы не переведете файлы.

Обсуждение

Вопросов и отзывов пока нет.

Скиллы

31 скилл для Claude Code и Codex на весь путь аналитика: проверка данных, когорты, воронки, A/B-тесты, дашборды, резюме

СкиллМинимальный доступ529

17 скиллов для вычислительной биологии: RNA-seq, одноклеточный анализ, структуры белков, докинг, литература и графики

СкиллРасширенный доступ75

Около 200 скиллов для Claude Code по биоинформатике, химии и биостатистике: от анализа РНК-секвенирования до докинга молекул

СкиллРасширенный доступ388
Официальный

43 скилла для медицины и наук о жизни: геномика, клинические данные, разработка лекарств, CDISC и расчеты по страховым выплатам

СкиллМинимальный доступ76

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

СкиллРасширенный доступ1 тыс.

16 скиллов Claude Code для инженеров данных: профиль источника, разбор сбоя, ревью изменений и документация в виде страниц.

ПлагинРасширенный доступ98

Коротко о README

Документ ведет от ссылок на статьи автора и установки через `uv` к структуре каталогов проекта и принципу единого источника инструкций. Дальше идут таблицы скиллов и описание диагностических серий.

Бейдж для README

Исходный SKILL.md

---
name: plan-analysis
description: 分析を始める前に構造化された分析計画を作成する
disable-model-invocation: true
---

# Skill: Plan Analysis

コードを書く前に、構造化された分析計画を作成する。

## 確認・整理する項目

1. **Objective**: どんな問いに答えようとしているか。
2. **Data sources**: 使用するデータ（テーブル、ファイル、API）。
3. **Unit of analysis**: 1行が何を表すか。
4. **Key metrics**: どの指標を計算するか、その定義。
5. **Risks**: 何が問題になりうるか（データ品質、リーケージ、バイアス、欠損値など）。
6. **Validation**: 結果をどう検証するか。
7. **Outputs**: 期待される成果物（テーブル、チャート、レポート、モデルなど）。

計画は日本語でまとめる。プロジェクト固有の文脈については `docs/agent/metrics-and-definitions.md` と `docs/agent/data-catalog.md` を参照する。

## 分析ワークフロー全体

この skill は下記の1に相当する。計画時には後続フェーズまで見通しておく。

1. **分析開始前** — 分析目的と意思決定への影響を確認する / 必要なデータの有無と品質を確認する / 分析計画を作成する（この skill）/ 指標定義を `docs/agent/metrics-and-definitions.md` で確認する
2. **データ探索** — 基本統計量・欠損値・異常値を確認する / 粒度とキーの一意性を確認する / 結果をNotebookに記録する（`run-eda` skill）
3. **分析・検証** — 分析ロジックを実装する / 既知の事実との整合性で妥当性を確認する / エッジケースを検討する（`run-modeling` skill、手法に応じた `*-diagnostics` skill）
4. **成果物作成** — 図表を `outputs/` に保存する / 分析結果をまとめる（`summarize-analysis` skill）/ 再現手順を記録する
5. **レビュー** — 品質チェックを実行する（`bash scripts/run_quality_checks.sh`）/ PR概要を作成する（`prepare-pr` skill）/ レビュアーに依頼する

Сообщить о проблеме