# stata-data-cleaning

Скилл помогает экономистам готовить воспроизводимые do-файлы в Stata: очищать сырые выборки, находить дубликаты и размечать переменные.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 351 установка · ★ 656
- Автор: Awesome Econ AI Community
- Лицензия: CC0-1.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/meleantonio/awesome-econ-ai-stuff/tree/HEAD/_skills/data/stata-data-cleaning/SKILL.md
- Обновлён: 2026-09-26
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/stata-data-cleaning

## Что делает

Скилл настраивает пошаговую подготовку данных для эконометрических расчётов. Сначала агент выясняет источник выборки, единицу наблюдения и ключевые переменные. После этого он строит скрипт очистки: настраивает логирование, сбрасывает память через `clear all`, проверяет структуру через `describe` и выявляет повторы командой `duplicates report`.

В сгенерированном do-файле предусмотрена обработка спецкодов пропусков через `mvdecode`, стандартизация строк, категоризация и расчёт производных показателей. Для контроля целостности код расставляет проверки `assert` и валидацию первичных ключей `isid`. В конце скрипт сжимает файл через `compress` и создаёт кодовую книгу.

Для работы требуется Stata 15 или новее, потому что отдельные конструкции не запустятся в старых версиях. Автор также рекомендует доустановить пользовательские пакеты `unique`, `mdesc` и `labutil` из SSC.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add meleantonio/awesome-econ-ai-stuff --skill stata-data-cleaning -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add meleantonio/awesome-econ-ai-stuff --skill stata-data-cleaning -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add meleantonio/awesome-econ-ai-stuff --skill stata-data-cleaning -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install meleantonio/awesome-econ-ai-stuff stata-data-cleaning
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add meleantonio/awesome-econ-ai-stuff --skill stata-data-cleaning -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/meleantonio/awesome-econ-ai-stuff --path _skills/data/stata-data-cleaning
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add meleantonio/awesome-econ-ai-stuff --skill stata-data-cleaning -a opencode
```

### 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/meleantonio/awesome-econ-ai-stuff/tree/HEAD/_skills/data/stata-data-cleaning/SKILL.md

## Когда брать
- составить воспроизводимый do-файл для предобработки данных
- заменить числовые коды пропусков вроде -99 на системные точки через mvdecode
- проверить уникальность идентификаторов наблюдения через isid и assert
- создать текстовые метки переменных и категорий через label variable и label define

## Примеры запросов агенту
- Напиши Stata do-файл для очистки опроса raw_survey_data.dta с проверкой дубликатов по id_var
- Помоги обработать пропущенные значения -99 и выбросы по доходу в Stata
- Подготовь do-скрипт с логированием и валидацией ключей через assert перед регрессией

## Похожие
- [stata-mcp](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/stata-mcp.md) — MCP-сервер · ★ 270
- [capture-environment](https://affpapa.org/nevibecode/skills/capture-environment.md) — скилл · ★ 1668
- [clean-data-xls](https://affpapa.org/nevibecode/skills/clean-data-xls.md) — скилл · 2100 установок
- [pandas-pro](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pandas-pro.md) — скилл · 5700 установок
- [datanalysis-credit-risk](https://affpapa.org/nevibecode/skills/datanalysis-credit-risk.md) — скилл · 7300 установок
- [minimal-run-and-audit](https://affpapa.org/nevibecode/skills/minimal-run-and-audit.md) — скилл · 476200 установок

Из того же набора: [meleantonio/awesome-econ-ai-stuff](https://affpapa.org/nevibecode/by/meleantonio/awesome-econ-ai-stuff.md) — 4 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

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