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dathere/qsv
GitHub用于构建自包含的交互式HTML数据仪表板，支持图表、筛选器和表格。通过处理CSV或查询结果，生成无需服务器的专业级数据概览报告。
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Skills in Collection (20)
用于构建自包含的交互式HTML数据仪表板，支持图表、筛选器和表格。通过处理CSV或查询结果，生成无需服务器的专业级数据概览报告。
创建交互式数据仪表板
将查询结果转换为可分享的HTML报告
构建团队监控快照
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用于准备MCP服务器和插件发布，自动更新所有相关文件中的版本号并生成变更日志。涵盖核心配置文件、可选的qsv版本检查及文档脚注的版本同步。
需要发布新的MCP服务器或插件版本时
执行版本升级流程以同步package.json及相关元数据
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用于准备软件版本发布，自动更新多文件版本号并生成符合规范的 Changelog。包含构建验证、测试及跨仓库兼容性检查等后续步骤指引。
需要发布新版本
执行版本升级流程
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自动处理PR待回复的审查意见，包括获取评论、定位代码、验证库行为、应用修复并验证准确性。支持Copilot和人类评审者，批量完成审查反馈闭环。
需要批量回复GitHub PR上的审查评论
需要处理Copilot或人工提出的代码修改建议
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通过BLS MCP服务器查询美国劳工统计局数据，支持将自然语言转换为CPI、失业率等经济指标的系列ID并获取结果。
用户询问CPI或通货膨胀
用户查询失业率或就业数据
用户查找工资或劳动力统计信息
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通过 Polars SQL 引擎对 CSV/TSV/Excel 文件执行 SQL 查询。提供决策树指导简单或复杂查询，并建议利用统计信息优化查询性能。
需要对表格数据文件进行 SQL 查询
需要分析 CSV 或 Excel 文件中的数据分布
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提供基于qsv工具的CSV数据清洗、分析与转换标准工作流。涵盖从文件索引、格式探测、统计画像到数据清洗、SQL处理及多格式导出的完整链路，并附带工具选型矩阵与常见管道模式。
需要批量处理或清洗CSV文件
对CSV数据进行统计分析或探索性分析
需要将CSV转换为JSON/Parquet等格式
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用于清洗CSV/TSV/Excel等表格数据，通过索引、分析统计和检查表头，自动执行规范化列名、修复行长度、去除重复项及修剪空白等操作，提升数据质量。
用户要求清理或修复表格文件
需要标准化数据格式和结构
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将CSV、Excel、JSONL等表格数据在不同格式间转换，支持索引、格式检测及输出验证。
需要转换表格文件格式
读取非标准表格文件
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基于LLM为CSV/Excel等表格文件生成数据字典、自然语言描述及语义标签，辅助理解数据结构与内容。
需要生成表格数据的元数据文档
请求对数据集进行自动描述和打标签
获取列名、类型及统计信息的结构化摘要
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用于连接两个表格数据集，根据场景自动选择最优策略（如标准连接、非等值连接、模糊匹配等），并指导索引、探查及执行流程。
需要合并两个数据表
处理复杂连接条件
进行近似日期匹配
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分析CSV/TSV/Excel等表格文件，检测格式并计算统计信息、值分布及高级指标，用于理解数据结构与特征。
需要分析表格文件结构
计算数据列的统计分布
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提供表格数据质量评估的快速参考维度及修复决策树，涵盖完整性、唯一性等指标检查与对应命令，指导用户高效识别并解决数据质量问题。
评估表格数据质量
查找数据清洗命令
处理缺失值或重复行
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用于在分享前验证数据和分析的准确性、方法论及偏见，通过qsv工具进行数据质量检查（完整性、唯一性等）和方法论审查，生成置信度评估和改进建议。
需要验证CSV/Excel等数据文件的质量
需要审查分析报告或SQL查询的方法论和准确性
分享数据或分析结果前的最终检查
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从CSV/Excel等表格数据创建出版级可视化图表。通过qsv分析数据分布与特征，结合Python生成清晰准确的图表，支持探索性分析与报告展示。
需要生成数据图表
处理CSV或Excel文件以进行可视化
请求数据分析与展示
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提供AI生成或辅助数据分析输出的标准免责声明和归属模板，包括短、中、长三种版本及适用场景指南，明确区分确定性计算与AI生成内容。
输出由AI生成或实质性塑造
包含AI解释的统计摘要或结论
使用AI辅助进行数据清洗或可视化选择
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扫描工作目录下的各类文件，分析数据特征、字段定义及跨文件关联关系，生成语义本体描述文档，用于理解数据结构与业务领域。
需要梳理多文件间的数据结构和关联关系
希望从现有文件中自动生成语义本体或数据字典
npx skills add dathere/qsv --skill infer-ontology -g -y
提供qsv性能优化指南，涵盖索引文件、统计缓存及Polars引擎加速策略。指导用户通过预建索引和缓存提升大数据处理效率，并针对大文件或复杂查询推荐Parquet格式与向量化引擎以优化内存使用和并行处理能力。
用户询问如何加速CSV数据处理
用户遇到qsv命令执行缓慢
用户需要优化大规模数据集的分析流程
用户咨询qsv的高级性能配置
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定义可重复数据分析的机器可读日志格式，记录操作序列、输入输出哈希及参数，确保分析过程可独立验证和复现。
需要记录数据操作步骤以便复现
要求数据分析过程具备端到端的可验证性
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将CSV转换为包含LLM推断数据字典的交互式HTML可视化仪表板，支持数据清洗、Schema推理及可选的GeoJSON和浏览器自动化步骤。
用户请求构建可视化数据字典
需要生成基于数据字典的文档化仪表板
希望同时探索并记录CSV文件内容
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