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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/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent --skill trimming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 | trimming |
| description | 对异常样本执行截尾处理并评估偏差（outlier 异常值） |
| icon | 🔪 |
| allowedTools | ["get_schema","profile_data","clean_data","query_data"] |
先定义异常判据和业务合理范围，量化拟删除样本及其特征。仅在用户意图明确时执行，保留原始数据和可追溯输出；处理后报告样本损失及潜在选择偏差。
get_schema to identify the target table and candidate numeric columns.profile_data to quantify outliers and candidate trim boundaries before modification.clean_data with the trimming operation only when the user has confirmed the rule or bounds.query_data after cleaning to verify row loss, boundary effects, and key metric changes.agent/tools/business/data.py::_tool_profile_data, agent/tools/business/data.py::_tool_clean_dataFunction/Clean/data_profile.pyFunction/Clean/trimming.py