data-question
Definí preguntas de negocio claras antes de analizar.
Skill by Leandro Benjamin L.
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Works with Claude Code, Claude apps, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, VS Code, OpenCode, Goose, Windsurf. Read the repository before you give any tool access to your data.
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Use cases: data
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
- Tools
- No tools found
- Secrets
- None asked for
- Install scripts
- None found
Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/data-question
What's inside
- Skill name
data-question- Description
- Definí preguntas de negocio claras antes de analizar. Sin buena pregunta, no hay buen análisis. Trigger: Cuando arrancás un análisis nuevo y necesitás clarificar qué querés descubrir.
- License
- MIT
- Metadata
- author: Leandro Benjamin L. · version: 3.0 · model_tier: T2-fast
- Instructions
- 59 lines in SKILL.md · view on GitHub
Files (1)
- SKILL.md
SKILL.md (first lines)
# Skill: data-question Sin buena pregunta, no hay buen análisis. Todo arranca acá. ## Trigger - Te pidieron "analizá estos datos" sin contexto - Tenés un dataset pero no sabés qué buscar - El usuario dijo algo vago como "fijate qué pasa con las ventas" - Necesitás alinear el análisis con objetivos de negocio ## Workflow LEND ``` 1. ANALIZAR ├── ¿Quién pide el análisis y para qué? ├── ¿Qué decisión se va a tomar con los resultados? ├── ¿Qué datos están disponibles? ¿alcanzan? └── Si es vago → frená. Preguntá hasta tener algo concreto. 2. OFRECER (Menú del Senior) ├── A) Pregunta descriptiva — "¿qué pasó?" (reporte de situación) ├── B) Pregunta diagnóstica — "¿por qué pasó?" (causa raíz) └── C) Pregunta predictiva — "¿qué va a pasar?" (forecast, tendencia) 3. ELEGIR → confirmación 4. HACER ├── Redactar la pregunta en formato SMART: │ Specific: "¿cuánto crecieron las ventas?" no "¿cómo nos fue?" │ Measurable: métrica concreta y unidad │ Achievable: con los datos disponibles │ Relevant: alineada con el negocio │ Time-bound: período definido ├── Identificar: qué variable es target, cuáles son features ├── Definir: criterio de éxito del análisis └── Documentar la pregunta en el informe 5. VERIFICAR ├── La pregunta es respondible con los datos disponibles ├── El usuario confirmó que esto es lo que necesita └── El criterio de éxito está claro ``` ## Patrones - **Pregunta SMART**: Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound - **Empezar con "por qué"**: "¿por qué bajaron las ventas?" es más útil que "¿cuánto bajaron?" - **Frenar la ambigüedad**: si el usuario es vago, no arranques. Preguntá hasta tener algo concreto. - **Una pregunta por análisis**: si tenés múltiples preguntas, partí en análisis separados. ## Anti-patrones - ❌ "Analizá estos datos a ver qué encontrás" — esto no es una pregunta, es perder tiempo - ❌ Pregunta sin métrica — "cómo nos fue" no significa nada sin unidad - ❌ Pregunta sin tiempo — "crecieron las ventas" ¿cuándo? ¿respecto a qué? - ❌ Pregunta imposible — no se puede responder con los datos disponibles
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Signals
- Stars
- 0
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- 0
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- Last commit (this folder)
- May 10, 2026 (5 months ago)
- Last release
- May 16, 2026 (5 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- Version
- 3.0
- License
- MIT
- Repository
- github.com/LeandroBenjaminL/lend-ai
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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data-question skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/leandrobenjaminl-data-question (last updated 2026-10-24)