clean
Data Quality Engineer — Data quality — deduplication, validation, outlier detection, ETL pipeline design
Пакет плагинов · от tonone-ai
Коротко
clean: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель tonone-ai. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Community GitHub marketplaces). Последнее изменение мы зафиксировали 2026-11-10. Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-12.
Что просит
- Ставится как пакет плагинов
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как плагин Claude Code
Собрано из того, что объявляет Community GitHub marketplaces.
/plugin marketplace add tonone-ai/tonone
/plugin install clean@tonone-aiГде опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества tonone-ai/tonone (Открыть исходники на GitHub) | Опубликован | 1.20.0 | Форки (GitHub): 11 Звёзды (GitHub): 77 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Есть в одном маркетплейсе сообщества
| Витрина | Репозиторий | Звёзды (GitHub) |
|---|---|---|
| tonone-ai | tonone-ai/tonone | 77 |
Что входит в пакет
Так опубликовано на витрине Community GitHub marketplaces.
Скиллы: 3
clean-reconclean-transformclean-validate
Агенты: 1
clean
Что менялось
- Community GitHub marketplaces: выпущена версия 1.20.0 (была 1.19.0)
- Стал продуктом, за которым мы следим
- Community GitHub marketplaces: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
data-cleaning
Clean, profile, validate, reshape, and document messy tabular, text, JSON, and relational data through an evidence-first, reproducible workflow. Use when preparing data for…
-
DQX by Databricks Labs — AI assistant skills for defining, applying, storing, and profiling data quality rules in PySpark.
-
Add column-level checks and load metrics to dlt pipelines, run them on every load and review failures with diagnosis. Requires dlt[hub].
-
Standardize, reshape, and normalize messy data — CSV, Excel, Parquet, S3, databases.
-
Audit datasets for completeness, consistency, accuracy, and validity. 3 stdlib-only Python tools: data profiler with DQS scoring, missing value analyzer with MCAR/MAR/MNAR…
-
Profile, clean and validate CSV/Excel data: schemas, dates, numbers, duplicates. Never guesses.
-
Data engineering agents providing expertise in ETL pipelines, streaming, and data warehousing
-
Dedupe, flatten and clean messy JSON rows (emails, phones, URLs, HTML) in one call, as JSON or CSV.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Credible analysis tools (Malloy semantic model search, query execution, and analysis skills) for your Credible workspaces.
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
-
Data engineering for Apache Airflow and Astronomer. Author DAGs with best practices, debug pipeline failures, trace data lineage, profile tables, migrate Airflow 2 to 3, and…
-
DataHub development and interaction toolkit with connector planning, PR review, catalog search, metadata enrichment, lineage tracing, data quality management, and connection setup…
-
End-to-end data analysis workflow plugin for Claude Code. Covers the full pipeline from EDA to model training - EDA, preprocessing, statistical analysis, feature engineering, and…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
-
Data engineering for Apache Airflow and Astronomer. Author DAGs with best practices, debug pipeline failures, trace data lineage, profile tables, migrate Airflow 2 to 3, and…
-
DataHub development and interaction toolkit with connector planning, PR review, catalog search, metadata enrichment, lineage tracing, data quality management, and connection setup…
-
Delegates dbt and warehouse work to altimate-code, a specialized CLI agent with 100+ purpose-built data tools (SQL analysis, column-level lineage, dbt build/test/run, warehouse…
-
Create, connect, and interact with an AlloyDB for PostgreSQL database and data.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
-
informatica-for-claude-platform
Governed catalog discovery for Informatica Intelligent Data Management Cloud (CDGC): find tables, columns, files, glossary terms and policies across the enterprise catalog, check…
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Answer product and business questions with data
-
Bring operational data and context into the flow of your ChatGPT conversations. You can ask questions, create and update records, and analyze your data—all through conversation…
-
PostHog gives your AI agent direct access to your product analytics, feature flags, experiments, error tracking, surveys, logs, and LLM analytics. Ask questions about your data…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Analyze Mixpanel data with the mixpanel_headless Python SDK and Codex skills.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (4)
-
data-cleaning
Clean, profile, validate, reshape, and document messy tabular, text, JSON, and relational data through an evidence-first, reproducible workflow. Use when preparing data for…
-
DQX by Databricks Labs — AI assistant skills for defining, applying, storing, and profiling data quality rules in PySpark.
-
Add column-level checks and load metrics to dlt pipelines, run them on every load and review failures with diagnosis. Requires dlt[hub].
-
Audit datasets for completeness, consistency, accuracy, and validity. 3 stdlib-only Python tools: data profiler with DQS scoring, missing value analyzer with MCAR/MAR/MNAR…
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Build and edit ToolJet internal tools, dashboards and business applications using an existing ToolJet MCP connection and the maintained app-builder skill.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Explore and query TimeBase streams, schemas, QQL, symbols, and server status via MCP.
-
Comprehensive collection for building declarative agents with Model Context Protocol integration for Microsoft 365 Copilot
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
Microsoft Dataverse plugin for coding agents, covering record CRUD, bulk data operations, advanced queries, schema and metadata, administration, security, environment management…
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (4)
-
Explore datasets and tables and run SQL queries.
-
Enrich people and companies, run AI research agents.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Work with PostHog from chat: query product analytics and run SQL, manage feature flags and experiments, triage error tracking issues, and review session replays, surveys, and…
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Keboola MCP Server is an open-source bridge between your Keboola project and modern AI tools.
-
MCP server for interacting with Atlan services including asset search, updates, and lineage traversal for comprehensive data governance and discovery.
-
An MCP server to help make U.S. Government open datasets AI-friendly.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Bridges n8n's workflow automation platform with AI models, providing access to 543 n8n nodes, workflow templates, and AI-capable automation tools.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Standardize, reshape, and normalize messy data — CSV, Excel, Parquet, S3, databases.
-
Profile, clean and validate CSV/Excel data: schemas, dates, numbers, duplicates. Never guesses.
-
Dedupe, flatten and clean messy JSON rows (emails, phones, URLs, HTML) in one call, as JSON or CSV.
-
Returns a deduplicated, flattened and cleaned copy of any Apify dataset, file or Google Sheet by...
-
Map messy columns to a known schema — 7 scorers, domain dictionaries, F1 0.84. Zero config.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
Model Context Protocol (MCP) server for IBM watsonx.data - enables AI assistants to query and explore lakehouse data
-
The data control plane for AI agents — acquire, validate, land, and query data over MCP.
-
Tabular data retrieval. Index CSV/Excel, query rows, aggregate. 99%+ savings vs raw file reads.
-
Pre-flight query cost and result-size guardrails for AI agents on BigQuery, Snowflake, Databricks
-
Execute KQL in AI prompts via NL2KQL with schema discovery and Azure Data Explorer integration
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
redash-mcp io.github.seob717/redash-mcp
Connect Redash to Claude -- query data, manage dashboards, and run SQL with natural language.
-
PrivacyScrubber PII Masking MCP
Zero-Trust PII and secrets sanitizer for Cursor, Claude, and AI agents. 100% in-memory.
-
140 deterministic tools for your AI: logs, tests, SQL, diagrams, SPARQL. Local, no network.
-
Context Assurance for AI agents: context engineering, AI cost optimization, verification.
-
PostgreSQL MCP server for AI coding agents. Inspect a row and its foreign-key relationships with inspect_row, then investigate with bounded, read-oriented SQL.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.