Разведочный анализ научных файлов перед моделированием

★ 7.0 · data

exploratory-data-analysis — это скилл для Claude Code, который выполняет ограниченный, детерминированный разведочный анализ авторизованных локальных научных файлов перед моделированием или подтверждающим выводом. Автоматически обрабатывает CSV/TSV, JSON, NumPy (.npy/.npz), HDF5, FASTA/FASTQ, PNG/JPEG и TIFF/OME-TIFF — для каждого формата строго определены глубина чтения и ограничения безопасности; остальные форматы (PDB, SAM/BAM, DICOM, Parquet и др.) перечислены как справочные и требуют отдельного инструментария. Генерирует отчёты о схеме данных, пропусках, выбросах и чувствительности к преобразованиям без вывода сырых строк, идентификаторов или полных путей. Подходит специалистам по биоинформатике, протеомике, микроскопии и смежным областям, которым нужен безопасный первичный аудит качества данных в изолированной среде без сетевых вызовов. Требует Python 3.11+ для базового ядра и Python 3.12+ с uv для полного набора опциональных инспекторов.