scaixeta/.agents/skills/csv-data-summarizer-claude-skill
.agents/skills/csv-data-summarizer-claude-skill/SKILL.md
---\nname: csv-data-summarizer-claude-skill description: CSV Data Summarizer --- # CSV Data Summarizer Skill ## Overview A ferramenta suprema para lidar com arquivos `.csv`. Sempre que o usuário "jogar" um arquivo CSV e pedir algo genérico (ex: "faça um resumo disso") sem especificar métricas exatas, você DEVE aplicar uma "análise cega proativa". ## ⚠️ Comportamento Crítico em CSVs - **Não pergunte "o que você quer ver?".** Proceda imediatamente para a etapa de descoberta automática. - Crie
$ install --global
skillsauthnpx skillsauth add scaixeta/CindyAgent .agents/skills/csv-data-summarizer-claude-skillInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
Security Scan Results
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
3
Scanners Passed
9
Scanners in report
Clean
TrivyContainer and dependency vulnerability scanner
95%
Clean
SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities
95%
Clean
mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation
95%
Skipped
Snyk (dep)Open source security scanning
50%
Skipped
Socket.devSupply chain security analysis
50%
Skipped
VirusTotalMulti-engine malware detection
50%
Skipped
CrowdStrikeAdvanced threat intelligence
50%
Skipped
OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check
50%
Skipped
OWASP Dep-Check
50%
Last scanned: Apr 16, 2026, 1:59 AM13.8s1 file scanned
SKILL.md
---\nname: csv-data-summarizer-claude-skill description: CSV Data Summarizer
CSV Data Summarizer Skill
Overview
A ferramenta suprema para lidar com arquivos .csv. Sempre que o usuário "jogar" um arquivo CSV e pedir algo genérico (ex: "faça um resumo disso") sem especificar métricas exatas, você DEVE aplicar uma "análise cega proativa".
⚠️ Comportamento Crítico em CSVs
- Não pergunte "o que você quer ver?". Proceda imediatamente para a etapa de descoberta automática.
- Crie um script Python (
csv_analysis.pyou diretamente via execução cli de REPL interativa) e inspecione:- Head/Tail do dataframe (via pandas).
- Tipos de dados de cada coluna (DataTypes).
- Valores ausentes ou nulos.
Passos para Resumo Estatístico Inteligente
Uma vez validada a integridade, extraia os principais insights do dataset:
- Dados Descritivos Univariados:
.describe()nas colunas numéricas (Média, Mediana, Desvio Padrão, Ouliers). - Dados Categóricos: Frequência de itens únicos (Count, Unique, Top, Freq) nas principais 2 colunas não-numéricas.
- Tendências e Correlação:
- Existe dependência clara entre duas variáveis vitais (ex: 'Idade' x 'Salário'? 'Data' x 'Vendas'?).
- Imprima outputs chave para a sua janela de leitura.
Output ("A Entrega")
Sintetize essas informações em um relatório textual em painéis claros:
- Resumo do Dataset. (Total de linhas, colunas tratáveis, qualidade da base).
- As "Três Metricas Primordiais" (o que mais salta aos olhos).
- Distribuições / Correlações Notáveis.
- Visão Visual: (Opcional, se solicitado, gere o script de plot de um gráfico base em
exports/via Matplotlib/Seaborn e informe ao usuário onde está o arquivoPNG/PDF).
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