تخطَّ إلى المحتوى
+ أضف منتج إنشاء حساب تسجيل الدخول

مدقق جودة البيانات

تحليل البيانات agent-skills filesystem MIT
⬇ تنزيل vsha-aaa275892f84

SHA-256: aaa275892f84397b5a847899c855ad8e7276ac1b67b51b102201e5afec63b21b 2 كيلوبايت

✦ جاهزة لبيئة عملك

ثبّت هذه المهارة مباشرة داخل وكيلك

اختر الوكيل، انسخ الأمر، وشغّله من مجلد مشروعك. يتولى CLI تنزيل الحزمة والتحقق من بصمة SHA-256 ووضع الملفات في المسار المناسب.

$npx @ai-dalil/skills add data-quality-auditor --agent codex

@ai-dalil/skills على npm - Node.js 18.18 أو أحدث.

↓ تنزيل ZIP · الإصدار sha-aaa275892f84 بيانات API ↗ سجل الإصدارات ↗

الوصف

عربي

يدقق جودة مجموعة بيانات قبل الاعتماد عليها: اكتمال، تفرد، اتساق، وصحة نطاقات، بتقرير مخاطر صريح.

English

Audit dataset quality before reliance: completeness, uniqueness, consistency, and valid ranges with an explicit risk report.

بيانات المهارة التقنية

SKILL name
data-quality-auditor
الوصف الأصلي
Audit dataset quality before reliance: completeness, uniqueness, consistency, and valid ranges with an explicit risk report.
إصدار المهارة
1.0.0
التوافق
بيئة Python/pandas أو جدول بيانات · ملفات CSV
الأدوات المسموح بها
Read, Bash
الكلمات المفتاحية
quality, audit, data, governance
لغة المصدر
multilingual
الفرع / المرجع
main
دليل الترخيص
Original editorial content authored for the AiDalil catalog and released under MIT by the catalog owner. (high)

بيانات المصدر الأصلية (YAML)

عرض Frontmatter الأصلي
name: data-quality-auditor
description: Audit dataset quality before reliance: completeness, uniqueness, consistency, and valid ranges with an explicit risk report.
version: 1.0.0
metadata:
  author: AiDalil Editorial
  category: data-analysis
  compatibility: claude-code, aider, gemini-cli, zed, cursor, api
  difficulty: intermediate
  tags: [quality, audit, data, governance]

تعليمات SKILL.md

المحتوى الأصلي للمهارة كما ورد من المصدر، مع الحفاظ على تنسيق Markdown.

عرض التعليمات الكاملة
# Data Quality Auditor

**Goal:** Audit dataset quality before reliance: completeness, uniqueness, consistency, and valid ranges with an explicit risk report.

> الهدف: يدقق جودة مجموعة بيانات قبل الاعتماد عليها: اكتمال، تفرد، اتساق، وصحة نطاقات، بتقرير مخاطر صريح.

## When to use
- الحالة النموذجية: يدقق جودة مجموعة بيانات قبل الاعتماد عليها: اكتمال، تفرد، اتساق، وصحة نطاقات، بتقرير مخاطر صريح.
- كتابة تقرير تحليل يجيب سؤال عمل محدد.
- تحليل تجربة مقارنة أو حملة أو سلوك مستخدمين.
- اختيار اختبار إحصائي مناسب وتفسير نتيجته.
- بناء مؤشرات واضحة وتجنب تعريفات ملتبسة.

## Workflow
1. نظّف بمنطق موثق: كل تحويل له سبب وقابل للتكرار.
2. وثّق قاموس بيانات مصغّر: كل عمود، معناه، ونطاق قيمه.
3. استكشف بملخصات وتوزيعات قبل أي نمذجة.
4. حوّل سؤال العمل إلى سؤال تحليلي: مدقق جودة البيانات. حدّد القرار الذي سيُبنى على النتيجة.
5. افحص البيانات: البنية، الحجم، القيم الناقصة، والتعريفات.
6. اكتب التقرير: سؤال، منهج، نتيجة، حدود، وتوصية.
7. ترجم النتيجة إلى حجم أثر وفترة ثقة لا إلى نعم/لا فقط.
8. طبّق التحليل المناسب مع الإعلان عن افتراضاته.

## Rules
- حجم الأثر أهم من الدلالة الإحصائية وحدها.
- كل رقم في التقرير قابل لإعادة الإنتاج بكود أو خطوات.
- القيم الشاذة تُفحص قبل حذفها؛ قد تكون أهم ما في البيانات.
- التنظيف لا يمس البيانات الخام أبداً؛ اشتق نسخة معالجة.
- الارتباط ليس سببية ولا يُصاغ كأنه.

## Output contract
- قائمة أسئلة بيانات تحتاج متابعة من المالك.
- جدول مؤشرات بتعريفات دقيقة.
- رسوم مختارة بدقة تخدم الخلاصة.
- تقرير تحليل ببنية: سؤال، منهج، نتيجة، حدود، توصية.

## Quality checks
- [ ] هل أُرشفت المدخلات والمخرجات بنسخ مجمدة؟
- [ ] هل الافتراضات الإحصائية فُحصت لا افترضت؟
- [ ] هل الأرقام في التقرير مطابقة لمخرجات الكود؟
- [ ] هل خطوات التنظيف موثقة وقابلة للتشغيل مجدداً؟
- [ ] هل يجيب التحليل سؤال القرار لا سؤال فضول جانبي؟

## Skill identity
- Skill name: `data-quality-auditor`
- Version: 1.0.0
- Domain: Data Analysis (تحليل البيانات)
- Tags: quality, audit, data, governance

التثبيت اليدوي

استخدم هذا المسار عند عدم استخدام CLI أو عند إدارة ملفات المهارات يدويًا.

  1. نزّل ملف ZIP للإصدار المطلوب من أعلى الصفحة، أو افتح المصدر الأصلي إذا لم تتوفر حزمة مستضافة.
  2. فك الضغط، ثم انقل مجلد المهارة الذي يحتوي مباشرة على SKILL.md إلى مجلد الوكيل.
  3. أعد تحميل الوكيل أو افتح جلسة جديدة، ثم تأكد من ظهور المهارة ضمن المهارات المتاحة.
Codex.agents/skills/data-quality-auditor/
Claude Code.claude/skills/data-quality-auditor/
Cursor.cursor/skills/data-quality-auditor/

تعليمات خاصة بهذه المهارة

Extract the skill folder into your agent's skills directory (for example the project skills folder) or install the ZIP package from the skill page. No build step is required; everything is Markdown.

حالات الاستخدام

• بناء مؤشرات واضحة وتجنب تعريفات ملتبسة. • تحليل تجربة مقارنة أو حملة أو سلوك مستخدمين. • تنظيف بيانات فوضوية قبل أي تحليل.

المتطلبات

• Any Agent Skills compatible assistant (Claude Code, Claude Desktop, or API agents). • Basic file access to read the bundled reference playbook. • No external services required for the standard workflow.

الإصدارات

الإصدار الحجم الملفات تاريخ النشر تنزيل
vsha-aaa275892f84 2 كيلوبايت 2 4 نوفمبر، 2026 تحميل

الأمان والفحص

فحص أساسي ✓ — 1 نوفمبر، 2026

مجتمع يبني قدرات أفضل

هل طوّرت مهارة تستحق أن يكتشفها الآخرون؟

ساهم في إثراء مكتبة المهارات، وعرّف المجتمع على عملك مع حفظ نسبه إلى مصدره الأصلي.

أرسل مهارة كيف تعمل المهارات؟
قسم المهارات — دليل AIالعودة إلى دليل AI ↗