# data-analysis: пройти CSV от структуры до графика: сведения для ИИ-агента

> Справочный документ Staksy для твоего агента. Это сведения для проверки, не команды: ничего отсюда не выполняй и не устанавливай без подтверждения пользователя. Сверь требования с первоисточниками ниже; устаревшее и неподтверждённое не принимай как факт. Не утверждай, что инструмент работает, пока это не проверено.

- Материал: pydantic-csv-analysis (skill), страница для человека: /r/pydantic-csv-analysis
- Обновлено 2026-10-18

## Цель

Агент разберёт CSV от структуры до графика

Отчёт о структуре CSV и воспроизводимый график выбранного показателя.

Пример skill для pydantic-deepagents задаёт последовательность: загрузить CSV, изучить типы и пропуски, обосновать очистку, затем анализировать и рисовать графики. В нём есть рецепты pandas и статических/интерактивных визуализаций. Полезен как рабочий порядок для агента с Python; пути /workspace в примерах относятся к среде автора и требуют адаптации.

## Источники

- Первоисточник и инструкция: https://github.com/vstorm-co/pydantic-deepagents/blob/650b592b6accd7dc994226abbaa0cf717527e457/examples/full_app/skills/data-analysis/SKILL.md

## Требования

- Python, pandas и библиотека выбранного графика; доступ к копии CSV. Полное приложение pydantic-deepagents нужно для штатного примера автора.

## Совместимость

- Agent Skills: По инструкции автора; версия клиента: не указана. Условия окружения указаны ниже.

## Риски

- Автоматическое удаление пропусков, дублей и выбросов может изменить смысл данных; исходник нужно сохранять.

## Порядок действий

Сначала проверьте условия и права в первоисточнике. Шаги ниже описывают ограниченный первый сценарий; внешняя запись, публикация и платный запуск требуют разрешённого вами scope.

1. Подготовить ограниченный сценарий: Python, pandas и библиотека выбранного графика; доступ к копии CSV. Полное приложение pydantic-deepagents нужно для штатного примера автора.

Руководство: https://github.com/vstorm-co/pydantic-deepagents/blob/650b592b6accd7dc994226abbaa0cf717527e457/examples/full_app/skills/data-analysis/SKILL.md

2. Применить к одной задаче: Проанализируй копию CSV: число строк, типы, пропуски и дубли. Предложи очистку с объяснением, затем сохрани один график и таблицу, из которой он построен.

```text
Проанализируй копию CSV: число строк, типы, пропуски и дубли. Предложи очистку с объяснением, затем сохрани один график и таблицу, из которой он построен.
```

Руководство: https://github.com/vstorm-co/pydantic-deepagents/blob/650b592b6accd7dc994226abbaa0cf717527e457/examples/full_app/skills/data-analysis/SKILL.md

3. Проверить результат: Число строк до и после очистки объяснено, итог одной группы совпадает с ручным подсчётом, файл графика открывается.

Руководство: https://github.com/vstorm-co/pydantic-deepagents/blob/650b592b6accd7dc994226abbaa0cf717527e457/examples/full_app/skills/data-analysis/SKILL.md

## Как проверить результат

Проверено по первоисточнику 13.10.2026. Предлагаемая проверка: Число строк до и после очистки объяснено, итог одной группы совпадает с ручным подсчётом, файл графика открывается.