GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Contrôle de qualité des données de construction v1.0.0
Utilisez cette ressource pour évaluer la qualité des données de construction
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install data-quality-validation-2Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent mesure la qualité des données selon cinq indicateurs (complétude, exactitude, cohérence, actualité, validité), à l'aide de règles, d'expressions régulières et de seuils, puis produit un rapport. Vous obtenez un score par indicateur et les anomalies à corriger.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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Compatible avec- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : indicateurs de qualité, règles et rapport en Python
- instructions.md : consignes de pipeline automatisé et de rapport
Pour qui
- Vous devez valider des données avant de chiffrer ou de planifier
- Vous voulez suivre la qualité d'un export dans le temps
Pas pour qui
Étiquettes
- qualité
- données
- validation
- complétude
À propos
Vous dites
« Contrôle la qualité de cet export de quantités : complétude, cohérence des unités et codes de coût valides. »
Skill publiée par datadrivenconstruction sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de évaluer la qualité des données de construction
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- claw.json0,6 Ko
- instructions.md1,3 Ko
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
- SKILL.md19,9 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- datadrivenconstruction
- Source
- github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction/tree/410ed1e71e4a5c6fd231afd0c8d1e586a9f546e8/2_DDC_Book/2.6-Data-Quality-Validation/data-quality-check
- Licence
- MIT
Notice
« data-quality-check » (datadrivenconstruction, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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