소스 정보
- 저장소
- dathere/qsv
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 14일 11:52
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 3,760
- 포크
- 105
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/dathere/qsv --skill data-convert명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
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 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| 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.