Explore Data
Profiliert eine Tabelle oder Datei Ende-zu-Ende: Nullwerte, Kardinalität, Ausreißer und nächste Analyseschritte.
Getestet · Funktioniert
Was es kann
Generiert ein strukturiertes Datenprofil für eine Tabelle oder eine hochgeladene Datei – Zeilen-/Spaltenanzahl, Nullraten und Kardinalität pro Spalte, numerische/Datums-/String-Verteilungen und ein heuristischer Datenqualitäts-Scan (Platzhalter, Duplikate, Groß-/Kleinschreibung, zukünftige Daten). Löst aus, wenn ein neuer Datensatz angetroffen wird, die Qualität vor der Analyse geprüft wird oder entschieden wird, welche Dimensionen/Metriken als nächstes erkundet werden sollen.
Testbericht
Auf einer absichtlich unordentlichen 10-zeiligen orders.csv ausgeführt, fing sie jedes gepflanzte Problem ab (USA/usa-Großschreibung, eine Rückerstattung von -15, eine Zeile mit Platzhalter 999999/'TBD', eine doppelte C004-Bestellung, ein zukünftiges Datum 2099, eine Null customer_id) und verpackte es mit Schweregradbändern und 5 konkreten Folgeanalysen – die ungesteuerte Baseline fing die gleichen Probleme ab, aber als unstrukturierte Liste ohne Schweregrad oder Next-Step-Framing.
Getestet am: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/HalalifyMusic/fable-mode.git mkdir -p ~/.claude/skills cp -r fable-mode/skills/explore-data ~/.claude/skills/explore-data
Befehle & Beispiel-Prompts
/explore-dataProfiliert eine Tabelle oder Datei Ende-zu-Ende: Nullwerte, Kardinalität, Ausreißer und nächste Analyseschritte.
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Profile this orders.csv file for nulls, outliers, and quality issuesWhat should I check before analyzing this new dataset?Scan this table for duplicates, placeholders, and future dates