ソース情報
- リポジトリ
- dathere/qsv
- ソースの最終更新活動
- 2026年4月14日 11:52
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 3,760
- フォーク
- 105
インストール方法
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。
ソースファイルを確認
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。
メニュー
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/dathere/qsv --skill data-convert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。
Build a Visual Data Dictionary — an interactive qsv viz smart dashboard (a Data Schematic) driven by an LLM-inferred JSON Schema data dictionary, with the dictionary browsable beside the charts. Use when the user asks for a visual data dictionary, a documented dashboard, a dictionary-driven dashboard or Data Schematic, or wants to explore and document a CSV at the same time. Optionally bins rows into GeoJSON regions.
Prepare a qsv release by bumping versions across all files and updating changelog
Prepare an MCP server and plugin release by bumping versions across all files and updating changelog
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | data-convert |
| description | Convert between CSV, TSV, Excel, JSONL, Parquet, and other tabular formats |
| user-invocable | true |
| argument-hint | <file> [format] |
| allowed-tools | ["mcp__qsv__qsv_sniff","mcp__qsv__qsv_count","mcp__qsv__qsv_headers","mcp__qsv__qsv_index","mcp__qsv__qsv_command","mcp__qsv__qsv_to_parquet","mcp__qsv__qsv_list_files","mcp__qsv__qsv_search_tools","mcp__qsv__qsv_get_working_dir","mcp__qsv__qsv_set_working_dir"] |
Convert tabular data files between formats.
Cowork note: If relative paths don't resolve, call
mcp__qsv__qsv_get_working_dirandmcp__qsv__qsv_set_working_dirto sync the working directory.
.csv), TSV (.tsv/.tab), SSV (.ssv).xlsx, .xls, .xlsm, .xlsb).ods).jsonl, .ndjson).csv.sz, etc.)| Format | Command | Extension |
|---|---|---|
| CSV | select (identity) or fmt | .csv |
| TSV | fmt --out-delimiter '\t' | .tsv |
| JSONL | tojsonl | .jsonl |
| JSON | slice --json | .json |
| Parquet | mcp__qsv__qsv_to_parquet (core tool) | .parquet |
| XLSX | to xlsx (via mcp__qsv__qsv_command) | .xlsx |
| ODS | to ods (via mcp__qsv__qsv_command) | .ods |
| SQLite | to sqlite (via mcp__qsv__qsv_command) | .db |
| PostgreSQL | to postgres (via mcp__qsv__qsv_command) | N/A |
| Data Package | to datapackage (via mcp__qsv__qsv_command) | .json |
Index: Run mcp__qsv__qsv_index on the file for fast random access in subsequent steps.
Detect source format: Run mcp__qsv__qsv_sniff to identify the input format, delimiter, and encoding.
Convert: Use the appropriate command based on the target format:
To CSV (from Excel/JSONL): The MCP server handles this automatically when you pass non-CSV files to any qsv tool. Use mcp__qsv__qsv_command with excel for explicit control over sheet selection.
To TSV: Use mcp__qsv__qsv_command with command: "fmt", options: {"out-delimiter": "\t"}.
To JSONL: Use mcp__qsv__qsv_command with command: "tojsonl".
To Parquet (single file): Use mcp__qsv__qsv_to_parquet (core tool) — auto-generates stats cache and Polars schema for optimal type inference.
To Parquet (batch): Use mcp__qsv__qsv_command with command: "to", subcommand: "parquet", destination: "output_dir" for batch conversion with explicit compression control.
To XLSX: Use mcp__qsv__qsv_command with command: "to", subcommand: "xlsx", destination: "output.xlsx".
To ODS: Use mcp__qsv__qsv_command with command: "to", subcommand: "ods", destination: "output.ods".
To SQLite: Use mcp__qsv__qsv_command with command: "to", subcommand: "sqlite", destination: "output.db".
To PostgreSQL: Use mcp__qsv__qsv_command with command: "to", subcommand: "postgres", destination: "connection_string".
--sheet to specify which sheet to convert (default: first sheet)stats --stats-jsonl first for better type inferencefmt commandexcel with --sheet for each sheetTo Data Package: Use mcp__qsv__qsv_command with command: "to", subcommand: "datapackage", destination: "output.json".
Verify output: Run mcp__qsv__qsv_count on the output (if CSV-based) to confirm row count matches input.