data-science-expert
について
このスキルは、統計分析、機械学習、データ可視化を含む専門家レベルのデータサイエンス支援を提供します。pandasやmatplotlibなどのPythonライブラリを用いたデータクリーニング、モデル構築、プロット作成といったタスクを開発者に支援します。探索的データ分析(EDA)、統計モデリング、または複雑なデータセットの可視化に関するガイダンスが必要な際にご利用ください。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add majiayu000/claude-skill-registry -a claude-code/plugin add https://github.com/majiayu000/claude-skill-registrygit clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry.git ~/.claude/skills/data-science-expert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
関連スキル
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その他このスキルは、クォータ状態を読み取り、各タスクに最適なClaude/Codex/Geminiの割り当てを推奨することで、AIモデル選択を最適化します。クォータを考慮したルーティングと余裕容量の表示を提供し、複数の作業項目がキューイングされている作業セッションや、クォータ制限に近づいている場合に理想的です。開発者は、3つ以上の作業項目を含むセッションを開始する前、またはClaudeのクォータ残量が50%を下回った際に使用すべきです。
model-selection
その他このスキルは、タスクの複雑さ、コスト、およびレイテンシのニーズに基づいて、Claude Codeの自動モデル選択ガイダンスを提供します。開発者がOpus、Sonnet、Haikuモデルを効率的に選択できるよう、意思決定ツリーとクイックリファレンステーブルを提供します。新しいタスクを開始する際に使用することで、パフォーマンスとリソース使用を最適化できます。
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その他このスキルは、さまざまなAIプロバイダーの残りAPIクォータ割合を、色分けされたステータスインジケーター付きの整形済みテーブルで表示します。開発者が利用状況と推奨ユースケースに基づいて最適なモデルを選択するのに役立ちます。出力には、キャッシュの鮮度情報と、クォータの迅速な評価のための視覚的なステータス閾値が含まれます。
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その他このスキルは、クォータ制限とは独立して、異なるコーディングタスクの複雑さに応じたデフォルトのAIモデルルーティングロジックを提供します。シンプルなタスクはCodexへ、標準的なタスクはClaude Sonnetへ、複雑なアーキテクチャ作業はClaude Opusへと割り当て、フォールバックオプションも指定されています。開発者は、自身のコーディングワークフローでAIエージェントの利用を最適化するためのベースライン設定として、これを活用すべきです。
