.agent/skills/duckdb/SKILL.md
DuckDB - Fast In-Process Analytical Database
npx skillsauth add omosb1-sys/epl-data-pipeline duckdbInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
Duckdb - fast in-process analytical database, generated from official documentation.
This skill should be triggered when:
Quick reference patterns will be added as you use the skill.
This skill includes comprehensive documentation in references/:
Use view to read specific reference files when detailed information is needed.
Start with the getting_started or tutorials reference files for foundational concepts.
Use the appropriate category reference file (api, guides, etc.) for detailed information.
The quick reference section above contains common patterns extracted from the official docs.
Organized documentation extracted from official sources. These files contain:
Add helper scripts here for common automation tasks.
Add templates, boilerplate, or example projects here.
To refresh this skill with updated documentation:
devops
# 🧠 SKILL: Automated Data Analysis Pipeline (D2P) ## 📌 스킬 개요 제미나이3가 새로운 데이터셋을 만났을 때, 체계적인 4단계 분석 파이프라인을 구축하는 지침서입니다. 인간의 개입을 최소화하면서도 고품질의 자동화 코드를 생성하는 것을 목표로 합니다. ## 🛠️ 실행 프로세스 ### 0. 탐색 단계 (Discovery) - 새로운 데이터를 받으면 가장 먼저 `head -n 5` 또는 `df.info()`를 실행하여 구조를 파악합니다. - **중요**: `Skill_Seekers` 폴더 내의 도큐먼트(예: `pandas_skill.md`, `seaborn_skill.md`, `advanced_analysis_skill.md` 등)를 참고하여 최신의, 그리고 가장 효율적인 분석 기법을 적용합니다. - 사용자에게 데이터의 컨텍스트를 묻거나 스스로 추론합니다. ### 1. 설계 단계 (Spec Generation) - `/agent/wor
business
데이터 분석 보고서를 경영진 보고용(Executive Summary) 수준으로 전문적으로 윤문하고 구조화하는 스킬
development
React - The library for web and native user interfaces
documentation
PyTorch Tutorials & Documentation