# create-data-context

Собирает и обновляет семантический слой: как читать данные, какая метрика считается основной и на какие оговорки смотреть.

- скилл · `type=skill` · Codex, ChatGPT · 1 установка · ★ 7596
- Автор: Data Analytics Maintainers · официальный репозиторий OpenAI
- Лицензия: LicenseRef-Proprietary · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/data-analytics/skills/create-data-context/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-08
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/create-data-context

## Что делает

Скилл создаёт отдельный артефакт — семантический слой, который можно открыть и на который можно ссылаться в следующих запросах. Внутри фиксируется, какое определение метрики брать за основу, какой дашборд или таблица служат источником истины и какие оговорки стоит проверить перед ответом.

Работает только тогда, когда пользователь просит сохранить контекст данных или создать, обновить, проверить либо починить семантический слой. Обычные задачи с данными — вопрос про метрику, сборка отчёта, проверка набора данных — уходят в скилл `index`. Слой делают один на продукт, бизнес, метрику, источник или область отчётности, если не попросили шире.

Перед сбором данных скилл составляет список источников: что проверили, чего не хватает, где уверенность ниже. Приоритет у устойчивых источников — код трансформаций, тесты, поддерживаемая документация метрик, проверенные дашборды. Если источники расходятся, конфликт остаётся видимым, а не замалчивается. Для ChatGPT Desktop по умолчанию пишет в `$CODEX_HOME/skills/<area>-semantic-layer`, а если переменная недоступна и локальная среда явно использует стандартный домашний каталог — в `~/.codex/skills/<area>-semantic-layer`. Созданный скилл остаётся компактным: определения, таблицы, шаблоны запросов и доказательства уходят в связанные файлы, а сырые чувствительные данные, учётные данные и построчные примеры в файлы не попадают.

## Установка

### Codex (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill create-data-context -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/create-data-context/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Claude Code

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add openai/plugins --skill create-data-context -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/create-data-context/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/create-data-context/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/create-data-context/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install openai/plugins create-data-context
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/create-data-context/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/openai/plugins --path plugins/data-analytics/skills/create-data-context
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/create-data-context/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/openai/plugins/tree/HEAD/plugins/data-analytics/skills/create-data-context/SKILL.md

## Когда брать
- зафиксировать, какое определение метрики считать основным
- указать, какой дашборд или таблица служит источником истины
- собрать список источников с пометкой, где данных не хватает
- сохранить расхождения между источниками вместо тихого выбора одного
- обновить семантический слой, когда поменялось понимание данных

## Примеры запросов агенту
- Сохрани контекст данных по выручке: какая метрика основная и на что смотреть перед ответом
- Создай семантический слой для области отчётности по заказам
- Проверь семантический слой и добавь источники, которых не хватает

## Похожие
- [xlsx](https://affpapa.org/nevibecode/skills/xlsx.md) — скилл · 187223 установки
- [google-agents-cli-observability](https://affpapa.org/nevibecode/skills/google-agents-cli-observability.md) — скилл · 511300 установок
- [caveman-evidence-review](https://affpapa.org/nevibecode/skills/caveman-evidence-review.md) — скилл · 104500 установок
- [migration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/migration.md) — скилл · 103900 установок
- [performance-optimization](https://affpapa.org/nevibecode/skills/performance-optimization.md) — скилл · 65200 установок

Из того же набора: [openai/plugins](https://affpapa.org/nevibecode/by/openai/plugins.md) — 360 карточек

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md