Skill individual para IA · IA para Inteligencia e Investigación

data-synthesizer

Sintetiza datos de múltiples fuentes: limpia datasets dispares, valida consistency, fusiona data points conflictivos, y genera unified data model. Para cuando tienes datos de múltiples databases, surveys, y APIs que necesitan.

Contenido de origen · revisión pendiente Idioma de origen: EN

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ZIP gratuito · Un único método canónico · Ejemplo de uso · Guía de instalación · Avisos de licencia

Qué recibes

Un método. Sin relleno.

01
SKILL.md / Instrucciones de proyecto
El mismo método, preparado para tu forma de trabajar.
02
EJEMPLO-DE-USO.md
Una petición que puedes adaptar a tu caso.
03
INSTALAR-CON-TU-IA.md
La ruta para interfaces web y agentes.

Versión: 1.0.1
Formato: Agnóstico
Acceso: Gratis con cuenta

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Cómo pedir trabajo con esta skill instalada

Instalar la skill da un método a tu IA. Tu petición todavía debe aportar los hechos del caso, las restricciones y el entregable esperado.

1Nombra la tarea real

Describe la decisión o el entregable, no solo el tema.

2Aporta la información

Añade materiales, público, límites y hechos conocidos.

3Define qué significa acabado

Fija formato, criterios de calidad y comprobaciones.

Ejemplo de origen Sustituye los corchetes por tu caso

Synthesize customer data from 3 sources for our Spain-based SaaS:

SOURCE A — CRM (HubSpot):
3,400 rows. Columns: contact_id, email, company_name, created_date, industry, deal_value_eur, owner
Problem: 8% of emails are work email only (no first/last name), some company_name have accents wrong

SOURCE B — Billing (Stripe):
1,890 rows. Columns: customer_id, email, company, mrr_eur, subscription_start, plan
Problem: company names differ from CRM (e.g., "Stripe" vs "Stripe Technologies")

SOURCE C — Support (Zendesk):
890 rows. Columns: requester_email, subject, priority, created_at, status

GOLDEN KEY: email address

CONFLICTS I ALREADY KNOW:
- Revenue for 45 customers differs between CRM and Stripe (CRM includes deals not yet won)

Please: (1) Clean each source, (2) Match across sources using email, (3) Apply precedence: Stripe for financial, CRM for company/contact info, (4) Flag unresolved matches (confidence < 80%), (5) Produce unified dataset with conflict_log tab

Errores que conviene evitar

Silently imputing null values: Don't fill in "Assumed Spain" for a missing country field. Flag it.
Not documenting transformations: You spent 2 hours figuring out a fix. Write it down so you don't re-learn it.
Assuming sources agree: Always compare sums before merging. If revenue doesn't match, find out why before merging.
Fuzzy matching too aggressively: A 60% confidence match is probably wrong. Flag it and move on.

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Trazable por diseño

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Ruta de catálogo: skills/verticals/research-intelligence/skills/data-synthesizer
Origen de la ficha: Extraída de SKILL.md

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