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csv-data-summarizer
CSV数据分析技能。使用Python和pandas分析CSV文件,生成统计摘要和快速可视化图表。当用户上传或提到CSV文件、需要分析表格数据时自动使用。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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CSV数据分析技能。使用Python和pandas分析CSV文件,生成统计摘要和快速可视化图表。当用户上传或提到CSV文件、需要分析表格数据时自动使用。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Use when a request asks for a Chinese-first AI video script with shot plans, image prompts, narration, subtitles, or handoff contracts for scene generation, image generation, video assembly, or WeChat draft preparation.
Use when a Codex task needs native image generation or editing, especially a set, series, material kit, long image, multi-screen design, storyboard, carousel, or other deliverable requiring multiple consistent images.
Skill 开发指南。当用户需要创建新 Skill 或更新已有 Skill 时触发,提供标准化模板、目录规范和最佳实践。
Use when reviewing an agent Skill before sharing, installing, or executing it and when checking a Skill bundle for credentials, dangerous commands, suspicious network behavior, or obfuscated code.
This skill should be used when preparing Markdown articles for a WeChat Official Account draft box, selecting wenyan-cli themes, processing article images, or troubleshooting authentication and whitelist failures.
Fetch and summarize Feishu group chat history. Use when the user asks to read, review, or summarize messages from a Feishu group chat. Triggers: "看群聊记录", "群里聊了啥", "帮我看看这个群", "群消息历史", "chat history", "what did the group discuss". NOT for: sending messages (use message tool), reading documents (use feishu-doc skill), or wiki operations (use feishu-wiki skill).
| name | csv-data-summarizer |
| description | CSV数据分析技能。使用Python和pandas分析CSV文件,生成统计摘要和快速可视化图表。当用户上传或提到CSV文件、需要分析表格数据时自动使用。 |
| metadata | {"version":"2.1.0","dependencies":"python>=3.8, pandas>=2.0.0, matplotlib>=3.7.0, seaborn>=0.12.0"} |
此技能分析 CSV 文件并提供包含统计洞察和可视化的全面摘要。
当用户:
不要问用户想用数据做什么。 不要提供选项或选择。 不要说"您想让我帮您做什么?" 不要列出可能的分析选项。
立即自动执行:
用户想要立即获得完整分析 - 直接做就行。
该技能通过先检查数据,然后确定最相关的分析,智能适应不同的数据类型和行业。
加载并检查 CSV 文件到 pandas DataFrame
识别数据结构 - 列类型、日期列、数值列、类别
根据数据内容确定相关分析:
只创建对特定数据集有意义的可视化:
自动生成全面输出包括:
一次性展示所有内容 - 不追问
适应示例:
✅ 正确方法 - 这样说:
✅ 要做:
❌ 永远不要说这些话:
❌ 禁止行为:
该技能提供 Python 函数 summarize_csv(file_path):
"这是
sales_data.csv。你能汇总这个文件吗?"
"分析这个客户数据 CSV 并展示趋势。"
"你能从
orders.csv中发现什么洞察?"
数据集概览
统计摘要
洞察
analyze.py - 核心分析逻辑requirements.txt - Python 依赖resources/sample.csv - 用于测试的示例数据集resources/README.md - 附加文档