GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Analyse de tables plus grandes que la mémoire v1.0.0
Utilisez cette ressource pour analyser de grands fichiers tabulaires qui ne tiennent pas en mémoire
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install out-of-core-dataframe-analysisSans 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 écrit des expressions Vaex et des vues filtrées sur vos fichiers HDF5, Arrow, CSV ou Parquet, puis calcule les statistiques sans tout charger. Vous obtenez du code d'analyse et les points de vigilance sur la mémoire.
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 : cas d'usage, installation et exemple exécutable
- references/ : objets de base, traitement, entrées-sorties, apprentissage automatique, performance et visualisation
Pour qui
- Votre fichier Parquet dépasse la mémoire de votre machine
- Vous voulez des statistiques sans réduire le fichier au préalable
Pas pour qui
Étiquettes
- données tabulaires
- Vaex
- mémoire
À propos
Vous dites
« Calcule la moyenne par région sur mon CSV de 20 Go, sans le charger entièrement. »
Skill publiée par k-dense-ai 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 analyser de grands fichiers tabulaires qui ne tiennent pas en mémoire
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/core_dataframes.md4,7 Ko
- references/data_processing.md7,3 Ko
- references/io_operations.md7,7 Ko
- references/machine_learning.md10 Ko
- references/performance.md5,2 Ko
- references/review.md4,6 Ko
- references/visualization.md5,1 Ko
- SKILL.md7,7 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- k-dense-ai
- Source
- github.com/k-dense-ai/scientific-agent-skills/tree/5f2bc0341354fd5590aef76a533ada1e1e5b4e62/skills/vaex
- Licence
- MIT
Notice
« vaex » (k-dense-ai, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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