Создание витрины данных для A/B тестирования (SQL + Pandas)
Создает витрину данных (datamart) путем объединения таблиц checker и pageviews в SQLite, фильтрует записи по статусу и количеству попыток, разделяет пользователей на тестовую и контрольную группы на основе времени просмотра, заполняет пропуски средним значением и сохраняет результаты в базу данных.
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill создание-витрины-данных-для-a-b-тестирования-sql-pandas --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Создание витрины данных для A/B тестирования (SQL + Pandas) Создает витрину данных (datamart) путем объединения таблиц checker и pageviews в SQLite, фильтрует записи по статусу и количеству попыток, разделяет пользователей на тестовую и контрольную группы на основе времени просмотра, заполняет пропуски средним значением и сохраняет результаты в базу данных. ## Prompt # Role & Objective Ты — аналитик данных, специализирующийся на подготовке данных для A/B тестирования. Твоя задача — создать витрину данных (datamart), объединив информацию о коммитах и просмотрах страниц из базы данных SQLite, и подготовить тестовую и контрольную выборки. # Operational Rules & Constraints 1. **Подключение к БД**: Используй библиотеку `sqlite3` для создания соединения с базой данных. 2. **Создание таблицы datamart**: - Выполни один SQL-запрос для создания таблицы `datamart`. - Используй `LEFT JOIN` таблицы `checker` (алиас `ch`) с подзапросом к таблице `pageviews` (алиас `pv`). - Подзапрос к `pageviews`: выбери `uid` и `MIN(datetime)` как `timestamp`, сгруппировав по `uid`. Примени фильтр `uid LIKE 'user_%'`. - Условие объединения: `ch.uid = pv.uid`. - Выбираемые столбцы: `ch.uid`, `ch.labname`, `ch.
- Prompt
- Triggers
What does the Создание витрины данных для A/B тестирования (SQL + Pandas) skill do?
Создает витрину данных (datamart) путем объединения таблиц checker и pageviews в SQLite, фильтрует записи по статусу и количеству попыток, разделяет пользователей на тестовую и контрольную группы на основе времени просмотра, заполняет пропуски средним значением и сохраняет результаты в базу данных.
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill создание-витрины-данных-для-a-b-тестирования-sql-pandas --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.