| name | csv-summarizer |
| description | CSV 数据自动分析与洞察生成工具 |
| domain | 00_Core_Utilities |
| category | data-analysis |
| version | 1.0.0 |
| status | active |
| source | awesome-claude-skills |
| source_url | https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills |
| license | Apache-2.0 |
| skeleton | task |
| triggers | {"commands":["/csv-summarizer"],"patterns":["csv-summarizer"]} |
| inputs | {"required":[],"optional":[]} |
| outputs | {"artifacts":["SKILL.md"]} |
| failure_modes | [{"symptom":"Missing required inputs or context","recovery":"Provide the missing info and retry"},{"symptom":"Unexpected tool/runtime failure","recovery":"Rerun with minimal steps; escalate after 3 failures"}] |
| verification | {"evidence_required":true,"how_to_verify":["node .claude/scripts/sfc_lint.mjs <skill_dir>"]} |
| governance | {"constitution":"_meta/governance/SKILL_CONSTITUTION_v0.1.md","policy":"_meta/policies/DEFAULT_SKILL_POLICY.md"} |
CSV Data Summarizer
来源: ComposioHQ/awesome-claude-skills
适配: LiYe OS 三层架构
自动分析 CSV 文件并生成综合洞察报告,无需用户手动提示即可识别数据模式并创建可视化。
When to Use This Skill
当 Claude 需要分析 CSV 数据时:
- 自动生成数据摘要和统计
- 识别数据中的模式和趋势
- 检测异常值
- 创建数据可视化
- 生成分析报告
Core Capabilities
1. 自动数据摘要
- 数据类型识别
- 缺失值检测
- 数据质量评估
- 基础统计量计算
2. 统计分析
- 均值、中位数、标准差
- 分位数分布
- 相关性分析
- 分组统计
3. 异常值检测
4. 趋势识别
- 时间序列分析
- 增长/下降趋势
- 周期性模式识别
- 预测建议
5. 自动可视化
Usage Examples
示例 1: 销售数据分析
用户: 分析这个销售数据 CSV
Claude: [使用 csv-summarizer 自动生成销售趋势、Top 产品、异常订单等洞察]
示例 2: 关键词性能分析
用户: 帮我分析这份关键词报表的性能
Claude: [使用 csv-summarizer 计算各关键词的 CTR、转化率,标记异常值]
示例 3: 用户行为分析
用户: 从这个用户数据中找出有价值的洞察
Claude: [使用 csv-summarizer 生成用户分群、行为模式、留存分析]
Dependencies
- Python: pandas, matplotlib, seaborn, scipy
- 或 Node.js: csv-parse, chart.js
LiYe OS Integration
业务域引用
此技能被以下业务域引用:
- 07_Data_Science: 通用数据分析(主域)
- 02_Operation_Intelligence: Amazon 运营报表分析
三层架构位置
- 物理层 (本文件): Skills/00_Core_Utilities/data-analysis/csv-summarizer/
- 逻辑层索引: Skills/{domain}/index.yaml
- L3 指令层: .claude/skills/{domain}/csv-summarizer/
Created: 2025-12-28 | Adapted for LiYe OS