📊 CSV Realistico
Dados de amostra devem ser realisticos o suficiente para testar todos os casos de uso do skill, sem usar dados reais sensiveis.
Caracteristicas de um Bom CSV
- •Colunas realistas: nomes de campos que correspondem ao dominio
- •Dados variados: diferentes valores para cada coluna
- •Formatos corretos: datas, numeros, moedas no padrao esperado
- •Nomes ficticios: "Acme Corp", "Jane Doe" ao inves de dados reais
Exemplo: sample_sales.csv
date,product,region,quantity,unit_price,total 2024-01-15,Widget Pro,North,150,29.99,4498.50 2024-01-16,Gadget Plus,South,85,49.99,4249.15 2024-01-17,Widget Pro,East,200,29.99,5998.00 2024-01-18,Super Tool,West,45,99.99,4499.55
💬 demo-prompt.txt
O arquivo demo-prompt.txt e essencial para testar o skill. Ele contem o prompt exato que o usuario deve usar para validar a instalacao.
Estrutura do Demo Prompt
Hey Claude, I just added the 'sales-data-analyzer' skill. Please use the sample_sales.csv file included to: 1. Load and analyze the sales data 2. Generate a summary report with top products 3. Show regional performance comparison Use the analyze_sales.py script as reference.
Boas Praticas
- •Mencione o nome do skill
- •Referencie os arquivos de amostra
- •Seja especifico sobre o output esperado
Evite
- •Prompts muito vagos
- •Assumir que Claude sabe tudo
- •Prompts longos demais
📖 SETUP.md
O arquivo SETUP.md fornece instrucoes claras de instalacao e configuracao para diferentes plataformas e cenarios.
Template de SETUP.md
# Sales Data Analyzer - Setup Guide ## Requirements - Python 3.8+ - pandas library ## Installation ### Claude.ai (Browser) 1. Download sales-data-analyzer.zip 2. Go to Settings > Capabilities 3. Upload the zip file 4. Test with demo-prompt.txt ### Claude Code (CLI) ```bash cp -r sales-data-analyzer ~/.claude/skills/ pip install pandas ``` ## Quick Test Use the demo-prompt.txt with sample_sales.csv
Secoes Essenciais
Todo SETUP.md deve ter: Requirements (dependencias), Installation (passo a passo para cada plataforma), e Quick Test (como validar).
📏 20-100 Rows
O tamanho ideal de dados de amostra e entre 20 e 100 linhas - suficiente para ser util, pequeno o bastante para nao sobrecarregar.
<20
Muito pouco - nao testa variacao
20-100
Ideal - equilibrio perfeito
>100
Demais - consome tokens
Por que esse Range?
- •20+ rows: permite identificar padroes e outliers
- •100 max: cabe confortavelmente na janela de contexto
- •Rapido de processar: nao deixa o skill lento
🔍 Edge Cases
Seus dados de teste devem incluir casos extremos para garantir que o skill lida bem com situacoes incomuns.
Edge Cases Comuns
- •Valores nulos: campos vazios ou N/A
- •Zeros: quantidades ou valores zerados
- •Negativos: reembolsos, devolucoes
- •Valores altos: outliers no topo
- •Datas limites: virada de mes/ano
- •Caracteres especiais: acentos, simbolos
Exemplo Pratico
date,product,quantity,total 2024-01-15,Widget Pro,150,4498.50 2024-01-16,Gadget Plus,0,0.00 # zero quantity 2024-01-17,,85,2549.15 # null product 2024-01-18,Super Tool,-5,-499.95 # negative (refund)
Proper Formatting
A formatacao correta dos dados e crucial. Formatos inconsistentes causam erros de parsing e resultados incorretos.
Formatacao Correta
- Datas: 2024-01-15 (ISO 8601)
- Numeros: 1234.56 (ponto decimal)
- Moeda: 29.99 (sem simbolo)
- Booleanos: true/false ou 1/0
- CSV: virgula como separador
Evite
- 15/01/2024 ou Jan 15, 2024
- 1.234,56 (virgula decimal)
- $29.99 ou R$ 29,99
- Yes/No ou Sim/Nao
- Ponto e virgula como separador
Inclua no Meta Prompt
📋 Resumo do Modulo
Proximo Modulo:
9.7 - Deployment de Skills: Como distribuir e instalar seus skills