CSV Data Summarizer
Ejecuta pandas en un CSV y genera automáticamente estadísticas más cuatro gráficos
Funciona con configuración
Qué hace
Incluye un script de pandas/matplotlib que perfila un CSV — dtypes, valores faltantes, describe(), correlaciones, frecuencias de categorías — y escribe cuatro gráficos PNG sin hacer preguntas de seguimiento. Se activa cuando le entregas a Claude un CSV y pides un resumen, análisis o tendencias.
Informe de la prueba
Tarea: ejecutar un análisis resumido en resources/sample.csv (20 filas) — primero sin la habilidad, luego con el paquete analyze.py. La línea base (pandas normal: describe + isnull + head) solo dio texto y 0 gráficos; la habilidad produjo 4 PNG válidos (verificado por archivo: 2100x1500 RGBA), correlaciones (quantity/revenue 0.394) y desglose por categorías — en tres conjuntos de datos y en un caso límite con valores faltantes, ninguna falla. Pero se encontró un error real: el detector de fechas detecta la subcadena 'time', por lo que en el propio archivo de demostración del repositorio, la columna customer_lifetime_value (2400, 8500) se convierte silenciosamente en pd.to_datetime y se imprime la sección 'Date range: 1970-01-01 00:00:00.000002400, Span: 0 days' — fabricación de una serie temporal inexistente. La columna de fecha, además, entra en el análisis categórico (cada fecha con un 5%). README promete 'Intelligent & Adaptive — automatically detects data type (sales, customer, financial)', pero en analyze.py no hay ninguna rama de definición de tipo de datos: la lógica es fija, toda la 'adaptabilidad' es una instrucción de texto para el modelo, de ahí docs 2/5. Requiere pip install pandas/matplotlib/seaborn, por lo tanto, 'setup'.
Probado el: 2026-07-17 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
git clone https://github.com/coffeefuelbump/csv-data-summarizer-claude-skill.git mkdir -p ~/.claude/skills/csv-data-summarizer cd csv-data-summarizer-claude-skill && cp -r SKILL.md analyze.py requirements.txt resources ~/.claude/skills/csv-data-summarizer/ pip install -r requirements.txt
Comandos y prompts de ejemplo
/csv-data-summarizerEjecuta pandas en un CSV y genera automáticamente estadísticas más cuatro gráficos
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
Summarize this CSV for me with stats and a few charts, no questions neededRun a quick profile on this sales CSV, missing values and correlations tooGive me four charts and a stats breakdown from this financial data file