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data-question

Definí preguntas de negocio claras antes de analizar.

Skill by Leandro Benjamin L.

IndexedMIT
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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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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.

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

From LeandroBenjaminL/lend-ai, MIT.

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Signals

Stars
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Forks
0
Open issues
0
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
First seen
Oct 24, 2026
Last checked
Oct 24, 2026

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data-question skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/leandrobenjaminl-data-question (last updated 2026-10-24)