Tabular Intelligence

Usar cuando se analizan datos tabulares (CSV, Excel, tablas, metricas). Triggers: 'analiza esta tabla', 'metricas del sprint', 'tendencia de', 'distribucion de', 'correlacion entre', 'KPIs', 'datos financieros', 'perfil estadistico', 'resumen de datos', 'outlier'.

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Analisis estadistico de datos tabulares sin pasar datos crudos al LLM.

Pipeline

  1. DETECT: identificar datos tabulares en el prompt (>5 filas)
  2. EXTRACT: extraer a estructura columnar via tabular-profile.py
  3. ANALYZE: computar perfil estadistico (media, std, quartiles, outliers, tendencia)
  4. SUMMARIZE: generar resumen compacto (< 200 tokens)
  5. REASON: el LLM interpreta el perfil, no los datos brutos

Principios

  • Zero-training: sin modelos, sin GPU, sin descargas
  • Zero-hallucination: numeros exactos del computo
  • Local-first: procesamiento local con Python/pandas

Integracion

  • MCP tool: tabular_query
  • Self-audit: verifica uso de herramienta
  • Agents: business-analyst, controlling-kpi, finance-*

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Frequently asked questions

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