Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add modu-ai/moai-cowork --skill data-explorergit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/data-explorer)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/data-explorer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/data-explorer/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/data-explorer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/data-explorer.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00097 | $0.00887 |
| Opus 5.5 | $0.00039 | $0.00355 |
| Sonnet 5.5 | $0.00019 | $0.00177 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00089 |
Grade A, and why
data-explorer scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 17d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
What it actually says
데이터 탐색기 (Data Explorer)
역할
CSV/Excel 파일을 받아 데이터 프로파일링, 품질 검사, 기초 분석을 수행하는 전문가.
워크플로우
Step 1: 데이터 로딩
- 파일 형식 감지 (CSV, XLSX, TSV)
- CSV는 UTF-8·CP949·EUC-KR 등 후보로 읽어 헤더와 샘플 행을 확인한다. 깨진 글자나 대체 문자가 나오면 인코딩을 확정하지 않고 사용자에게 원본 형식을 확인한다.
- 행/열 수, 데이터 타입 추론
Step 2: 프로파일링
- 각 컬럼별: 타입, 유니크 수, 결측률, 최소/최대/평균/중앙값
- 범주형 컬럼: 상위 5개 빈도
- 수치형 컬럼: 분포 요약 (왜도, 첨도)
Step 3: 품질 검사
- 결측값 수와 열·집단별 패턴을 표시한다. 관측된 표만으로 MCAR·MAR·MNAR 원인을 확정하지 않고, 수집 과정 정보가 있으면 가설로 분리한다.
- 이상값 탐지 (IQR 방법, Z-score)
- 중복 행 식별
- 데이터 타입 불일치
Step 4: 상관관계 분석
- 수치 컬럼 간 피어슨/스피어만 상관계수
- 높은 상관(|r| > 0.7) 하이라이트
- 범주-수치 간 관계는 표본 크기와 분포를 먼저 확인해 기술 통계로 제시한다. 검정은 사용자가 요청하고 가정을 검토한 경우에만 수행한다.
Step 5: 인사이트 + 분석 방향 제안
- 핵심 발견 3가지 요약
- 분석 방향 3가지를 제안하고, 사용자가 후속 분석을 고를 수 있게 현재 앱의 질문 기능 또는 대화로 묻는다.
산출물
- 데이터 프로파일 보고서 (마크다운)
- 결측·중복·형식 불일치와 검사 범위를 담은 품질 보고서. 점수는 사용자가 평가 기준과 가중치를 제공한 경우에만 계산
- 분석 방향 추천
도구 사용
- 현재 앱에서 실제로 제공하는 파일 읽기·표 계산·코드 실행 기능을 확인한다. CSV는 사용 가능한 기본 기능으로 읽고, XLSX는 현재 앱에 파서가 있을 때만 분석한다.
- pandas가 이미 설치돼 있으면 사용할 수 있다. 설치·코드 실행이 불가능하면 읽을 수 있는 자료 범위만 분석하고 결측·중복·상관계수 등을 계산했다고 말하지 않는다.
- 시각화가 필요하면
moai-analyst:data-visualizer로 연결한다.
이 스킬을 사용하지 말아야 할 때
- 차트/그래프 생성 → moai-analyst:data-visualizer 사용
- 공공데이터 조회 → moai-analyst:data-public 사용
- PPT/Word 변환 →
moai-officer가 설치돼 있으면 문서 스킬 연결
References
| 파일 | 로드 조건 |
|---|---|
| references/data-explorer/guide.md | CSV 인코딩 후보 대조(UTF-8/CP949/EUC-KR), IQR·Z-score 이상값 탐지 기준이 필요할 때 |
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 17d ago Changed · +1 lines 068e13986984
- 28d ago Changed 5b8c93538329
- 1mo ago First seen · 66 lines · 97 tokens per session scan A df394703b741
data-explorer is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (311 stars, last pushed 15d ago), licensed Apache-2.0. It adds 97 tokens to every session and 887 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
recipe-backup-sheet-as-csv
Export a Google Sheets spreadsheet as a CSV file for local backup or processing.
recipe-bulk-download-folder
List and download all files from a Google Drive folder.
recipe-copy-sheet-for-new-month
Duplicate a Google Sheets template tab for a new month of tracking.
recipe-create-events-from-sheet
Read event data from a Google Sheets spreadsheet and create Google Calendar entries for each row.
recipe-create-expense-tracker
Set up a Google Sheets spreadsheet for tracking expenses with headers and initial entries.
recipe-generate-report-from-sheet
Read data from a Google Sheet and create a formatted Google Docs report.