MCP HubMCP Hub
SKILL·491994

data-quality-frameworks

majiayu000
更新日 4 months ago
115 閲覧
58
9
58
GitHubで表示
メタtestingdesigndata

について

このスキルは、Great Expectations、dbtテスト、データ契約を用いたデータ品質検証の実装パターンを提供します。データ品質パイプラインの構築、検証ルールの確立、またはデータ生産者と消費者の間の契約作成時にご活用ください。完全性、一意性、有効性といったデータ品質の核心的な次元を、実践的な実装例とともにカバーしています。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Git クローン代替
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/data-quality-frameworks

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

majiayu000/claude-skill-registry
パス: skills/data-quality-frameworks
0
FAQ

よくある質問

data-quality-frameworks Skillとは何ですか?

data-quality-frameworks はmajiayu000 が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで data-quality-frameworks に関連するタスクを実行できるようにします。

data-quality-frameworks をインストールするには?

このページのインストールコマンドを使用してください。data-quality-frameworks をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。

data-quality-frameworks はどのカテゴリに属しますか?

data-quality-frameworks は メタ カテゴリに属します。

data-quality-frameworks は無料で利用できますか?

はい。data-quality-frameworks は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。

関連スキル

content-collections
メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る
polymarket
メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る
creating-opencode-plugins
メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る
sglang
メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る