check-a-dataset-date-range
Check a dataset's date range for coverage, timezone, granularity, gaps, future values, duplicates, and expected cutoffs. Use when verifying whether time-based data is complete for analysis or reporting.
ソース情報
- リポジトリ
- protosphinx/sphinxstack
- ソースの最終更新活動
- 2026年7月29日 13:55
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 3
- フォーク
- 0
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。
ファイルエクスプローラー
2 ファイルSKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- check-a-dataset-date-range
- category
- data
- description
- Check a dataset's date range for coverage, timezone, granularity, gaps, future values, duplicates, and expected cutoffs. Use when verifying whether time-based data is complete for analysis or reporting.
# check-a-dataset-date-range
Identify which timestamp represents the business event.
## When to use
- Use before period comparisons, joins, reporting, or time-series analysis.
- Do not silently convert local, UTC, date-only, and effective-period fields into one meaning.
## Procedure
1. Record dataset version, timestamp fields, business definitions, timezone, expected start, expected end, and cadence.
2. Parse each field with explicit format, locale, timezone, and invalid-value handling.
3. Calculate minimum, maximum, null, invalid, future, and outlier dates.
4. Count records by expected interval and identify missing, sparse, duplicate, or unusually dense periods.
5. Compare event, creation, update, ingestion, and effective timestamps where available.
6. Check daylight-saving transitions, leap dates, month ends, cutoff boundaries, and partial current periods.
7. Reconcile coverage to source availability and document intentional exclusions.
## Done
- A date-coverage report records definitions, formats, timezone, min, max, gaps, duplicates, cutoffs, and exclusions
- Interval, boundary, timezone, partial-period, invalid-date, and source-coverage checks verify the usable range
GitHubで見る