Entwicklung Automatisierungsskript

Data Tools

Verarbeitet JSON, YAML, TOML, XML und CSV mit passenden Datenwerkzeugen. Beschreibt jq, yq, dasel, qsv und Miller statt fehleranfälliger Textsuche.

Neuestes Release v1.9.9

Installation

Wähle einen unterstützten Installationsweg. Paketumfang, Einbindung in den Agent und benötigte Laufzeitwerkzeuge können sich unterscheiden.

  1. Claude Code über diesen Marketplace
    /plugin install data-tools@netresearch-claude-code-marketplace

    Zuerst den Marketplace einmal in Claude Code hinzufügen: /plugin marketplace add netresearch/claude-code-marketplace. Danach das gewünschte Plugin installieren. Einrichtung und Geltungsbereich beschreibt die Claude-Code-Anleitung Ein Plugin kann mehrere Skills und zusätzliche Bestandteile enthalten.

  2. npx Skills gezielt auswählen
    npx skills add https://github.com/netresearch/data-tools-skill

    Benötigt Node.js 22.20+. Im Zielprojekt ausführen und anschließend Skills und Agents im Installer auswählen. Verwendet den skills-Installer von skills.sh Installiert Skill-Anweisungen. Zusätzliche Plugin-Hooks, Befehle und externe Laufzeitwerkzeuge werden damit nicht eingerichtet.

  3. composer require PHP-Projekt, als Paket
    composer require netresearch/data-tools-skill

    Den Composer-Skill-Installer aktivieren und die Skill-Einbindung auf Nachfrage freigeben. Setzt netresearch/composer-agent-skill-plugin voraus. Erkennt freigegebene Skill-Pakete und trägt ihre Anweisungen in AGENTS.md ein. Laufzeitwerkzeuge können eine eigene Einrichtung benötigen.

  4. composer skills:add PHP-Projekt, direkte Quelle
    composer skills:add netresearch/data-tools-skill

    Zuerst netresearch/composer-agent-skill-plugin installieren und aktivieren; die Skill-Einbindung der gewählten Quelle freigeben. Wird bereitgestellt von netresearch/composer-agent-skill-plugin Bezieht Quell-Repositories ohne Packagist-Paket und hält sie in composer.skills.lock fest. Laufzeitabhängigkeiten werden getrennt eingerichtet.

Wofür du das Paket einsetzt

  • JSON, YAML, TOML, XML oder CSV mit einem zum Format passenden Werkzeug abfragen und bearbeiten.
  • Daten konvertieren oder zusammenführen, ohne ihre Struktur durch einfache Textverarbeitung zu beschädigen.

Ergebnisse und Beispiele

  • Abfragen, Transformationen oder Formatumwandlungen strukturierter Daten mit einem passenden Werkzeug für JSON, YAML, TOML, XML oder Tabellendaten.

Voraussetzungen im Projekt

Tags

  • development
  • productivity