exploratory-data-analysis
Perform bounded, local exploratory analysis of explicitly supported scientific files. Use for redacted CSV/TSV/JSON profiles; optional NumPy, HDF5, FASTA/FASTQ, and basic image metadata inspection; missingness/leakage audits; outlier and transformation sensitivity; and rigorous EDA report scaffolds. Other domain formats are reference-only and unknown formats fail closed.
适合你，如果你需要快速分析科学数据集并发现异常
/ 下载安装
/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add k-dense-ai/scientific-agent-skills/exploratory-data-analysis/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- k-dense-ai/scientific-agent-skills/exploratory-data-analysis/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify k-dense-ai/scientific-agent-skills/exploratory-data-analysis安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
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索引托管
怎么用
商店整理自技能原文 · 版本 ab2f84a · 表述以原文为准它做什么
当你提供科学数据文件路径时，Claude会自动检测文件类型（如FASTQ、CSV、ND2等），执行格式特定的数据质量评估、统计摘要和结构分析，并生成详细的Markdown报告，包含格式描述、关键发现和后续分析建议。
什么时候触发
用户给出科学数据文件路径并请求“分析”“探索”“总结”该文件，或询问数据结构、质量时触发。
装好后可以这样说
Claude会检测类型、分析序列质量并输出报告。
Claude会加载表格，统计缺失值并汇总。
Claude会读取图像元数据、维度并做强度统计。
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