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Techniques for parsing TSV/JSON files for financial reporting data (13F).
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/cxcscmu/SkillLearnBench --skill file-data-extractionコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | file-data-extraction |
| description | Techniques for parsing TSV/JSON files for financial reporting data (13F). |
When dealing with 13F financial data, the primary data formats encountered are TSV (Tab Separated Values) and JSON.
TSV files (like COVERPAGE.tsv and INFOTABLE.tsv) should be treated as structured datasets. Use pandas in Python to quickly aggregate, filter, and compare data.
Example snippet:
import pandas as pd
# Load TSV
df = pd.read_csv('COVERPAGE.tsv', sep='\t')
# Filter for specific fund
fund_data = df[df['name'].str.contains('RENAISSANCE TECHNOLOGIES', case=False)]
Metadata files often use JSON. Use the standard json library or pandas.read_json for consistency with TSV processing.