dsh-data-quality

August 30, 2026 · View on GitHub

1024 स्टोर चैनल: एक बार npm i -g dsh1024, फिर dsh1024 plugin --profile web add dsh-data-quality (deepseek1024.com इंस्टॉल रैंकिंग में गिना जाता है)।

DeepSeek Harness के लिए निर्धारणात्मक (deterministic) डेटा प्रोफ़ाइलिंग, क्लीनिंग और सत्यापन।

सारी गणना harness प्रक्रिया के अंदर शुद्ध TypeScript है — मॉडल कभी हिसाब नहीं करता। ctx.dataQuality क्षमता सीम (Service Definition / लोकल Provider / टूल Consumer) तीन मॉडल टूल और एक जमे हुए क्रॉस-प्लगिन उद्धरण सत्यापन अनुबंध को उजागर करती है।

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Compatibility

घटक	संस्करण
DeepSeek Harness	`0.1.1-rc.2` (peer dependencies पिन)
Node.js	`^22.19.0 \|\| >=24.0.0`
पैकेज मैनेजर	`pnpm@11.7.0`
प्लेटफ़ॉर्म	Windows / macOS / Linux (केवल होस्ट प्लगिन)

What you get

ctx.dataQuality सेवा — एक Cordis सेवा जिसे अन्य प्लगिन वैकल्पिक रूप से उपभोग कर सकते हैं (inject = ['dataQuality'])। टूल्स के पीछे की तीन डेटासेट क्रियाओं के अलावा, यह जमा हुआ verifyCitations(request) अनुबंध लागू करती है: दस्तावेज़ में उद्धृत संख्याएँ/स्ट्रिंग डेटासेट स्नैपशॉट से मेल खाती हैं या नहीं — सापेक्ष सहिष्णुता संख्यात्मक तुलना और verified / mismatch / not-found / unverifiable स्थितियों के साथ।
data_profile टूल — डेटासेट प्रोफ़ाइलिंग: पंक्ति/स्तंभ गिनती, अनुमानित स्तंभ प्रकार (number/date/boolean/string/empty/mixed), अनुपस्थिति दर, अद्वितीय मान संख्या, संख्यात्मक वितरण (min/max/mean/median/p25/p75), IQR आउटलायर गिनती, मिश्रित-प्रकार संदेह टिप्पणियाँ, और पूरी तालिका की डुप्लिकेट पंक्ति गिनती। बड़ी फ़ाइलों के लिए वैकल्पिक निर्धारणात्मक व्यवस्थित प्रतिचयन।
data_clean टूल — क्रमबद्ध घोषणात्मक क्लीनिंग नियम: dedupe (स्तंभ समूह से), fill-missing (constant/mean/median/forward), coerce-type (number/date/boolean; विफलताएँ गिनी जाती हैं और अनुपस्थित बन जाती हैं), normalize-unit (जैसे 万/亿 प्रत्यय को आधार इकाई में), trim, map-values (एनुम मैपिंग)। प्रति-नियम ऑडिट लॉग और सीमित पूर्वावलोकन लौटाता है; केवल outputPath दिए जाने पर साफ़ डेटासेट लिखता है और मूल फ़ाइल को कभी अधिलेखित नहीं करता।
data_verify टूल — घोषणात्मक सत्यापन नियम: not-null, unique, range, regex, enum, cross-column (जैसे startDate < endDate), freshness (संदर्भ तिथि से N दिनों के भीतर तिथि स्तंभ)। प्रति-नियम pass/fail और सीमित असफल-पंक्ति साक्ष्य; समग्र असफलता सामान्य passed: false परिणाम है, टूल त्रुटि नहीं।
टिकाऊ रिपोर्ट — हर प्रोफ़ाइल/क्लीन/सत्यापन/उद्धरण रन data_quality स्टोरेज डोमेन (JSON बैकएंड) में सहेजा जाता है, कुंजी = रन टाइमस्टैम्प + डेटासेट-पथ फ़िंगरप्रिंट; कुंजी टूल परिणामों में reportKey के रूप में लौटती है। क्लीन रिपोर्ट सीमित पूर्वावलोकन भी सहेजती हैं, इसलिए हर मॉडल-दृश्य परिणाम केवल reportKey से पुनर्निर्मित किया जा सकता है।
सत्र ईवेंट — जिन होस्ट पर सुरक्षित रूप से संभव है, रन data-quality/profile / data-quality/clean / data-quality/verify ईवेंट जोड़ते हैं (जहाँ समर्थित हो वहाँ ignorable चिह्न सहित)। 0.1.1-rc.2 पर append जानबूझकर छोड़ा जाता है — स्टोरेज-डोमेन रिपोर्ट हमेशा टिकाऊ प्रति होती है (देखें «Known limitations»)।

Quick start

npm चैनल

dsh plugin --profile web add dsh-data-quality

Tarball चैनल (बिल्ड अनुमति की ज़रूरत नहीं)

pnpm pack                                  # dsh-data-quality-<version>.tgz बनाता है
dsh plugin --profile web add ./dsh-data-quality-<version>.tgz

Git चैनल

dsh plugin --profile web add github:YOUR_ORG/dsh-data-quality#<commit-sha>

पहला add असफल होगा क्योंकि pnpm पैकेज का prepare बिल्ड रोकता है; pnpm द्वारा छपी सटीक कुंजी को प्रोफ़ाइल की pnpm-workspace.yaml में कॉपी करके फिर चलाएँ:

allowBuilds:
  'dsh-data-quality': true

इंस्टॉल के बाद प्रोफ़ाइल पुनः आरंभ करें (bundle पुनः आरंभ पर सक्रिय होते हैं)। फिर CSV वाले वर्कस्पेस में एजेंट से कहें:

holdings.csv को प्रोफ़ाइल करें, फिर व्हाइटस्पेस छाँटकर, fund_code पर डुप्लिकेट हटाकर और holding_value कॉलम की 万/亿 इकाइयाँ सामान्य करके क्लीन करें; अंत में सत्यापित करें कि fund_code अद्वितीय और गैर-रिक्त है।

Install & uninstall

dsh plugin --profile web add dsh-data-quality      # इंस्टॉल (npm) — या ऊपर के तरीके
dsh plugin --profile web remove dsh-data-quality   # अनइंस्टॉल

Configuration

सभी कुंजियाँ वैकल्पिक हैं (डिफ़ॉल्ट दिखाए गए); अमान्य मान लोड समय पर ठोस रूप से असफल होते हैं। हर कुंजी cordis.yml से बदली जा सकती है (bundle में समान डिफ़ॉल्ट वाली cordis.patch.yml आती है)।

Key	Default	Description
`enabled`	`true`	मास्टर स्विच; `false` कुछ भी माउंट नहीं करता।
`maxRows`	`200000`	प्रति लोड कठोर पंक्ति सीमा; बड़े इनपुट ठोस रूप से अस्वीकृत (टूल का `sample` पैरामीटर उपयोग करें)।
`maxFileSizeMB`	`64`	प्रति लोड कठोर फ़ाइल-आकार सीमा (MiB)।
`defaultTolerance`	`1e-9`	उद्धरण `tolerance` न दे तो संख्यात्मक तुलना की डिफ़ॉल्ट सापेक्ष सहिष्णुता।
`evidenceRowLimit`	`20`	एक परिणाम में असफल-पंक्ति साक्ष्य (verify) और पूर्वावलोकन पंक्तियों (clean) की सीमा।
`allowedExtensions`	`['.csv', '.tsv', '.json', '.jsonl']`	डेटासेट के रूप में स्वीकृत एक्सटेंशन।
`workspaceRoot`	`""`	SERVICE-स्तरीय कॉल (जैसे `verifyCitations`) के लिए निरपेक्ष रूट जिनके पास सत्र वर्कस्पेस नहीं है; रिक्त = harness प्रक्रिया का आरंभ निर्देशिका। टूल कॉल हमेशा सत्र वर्कस्पेस cwd उपयोग करती हैं।
`storeReports`	`true`	रन रिपोर्ट `data_quality` स्टोरेज डोमेन में सहेजें और `reportKey` लौटाएँ।
`scorecardWeights`	सभी 1 (बराबर)	स्कोरकार्ड के भारित कुल के लिए प्रति-आयाम भार (completeness/uniqueness/validity/consistency/timeliness/accuracy); हर भार एक गैर-ऋणात्मक संख्या होना चाहिए।

Tools & surfaces

`data_profile({ path, sample?, industryPreset? })`

वर्कस्पेस डेटासेट प्रोफ़ाइल करता है। path वर्कस्पेस-सापेक्ष (.csv/.tsv/.json/.jsonl; JSON सपाट ऑब्जेक्ट की सरणी होनी चाहिए)। sample स्तंभ कार्ड के लिए हर ceil(N/sample)-वीं पंक्ति लेता है (निर्धारणात्मक; पंक्ति गिनती सटीक रहती है)। industryPreset (retail/saas/fund/real-estate/e-commerce/healthcare/logistics/manufacturing/energy) उस उद्योग के अपेक्षित स्तंभ भरता है ताकि स्कोरकार्ड accuracy आयाम निर्धारित हो सके; अज्ञात id तेज़ी से असफल होते हैं। संरचित रिपोर्ट लौटाता है; मानव-पठनीय प्रति-स्तंभ सारांश रेंडर करता है।

`data_clean({ path, rules, outputPath?, dryRun? })`

rules को सरणी क्रम में लागू करता है; हर नियम पिछले का आउटपुट देखता है। नियम संदर्भ:

नियम	अतिरिक्त फ़ील्ड	अर्थ
`dedupe`	`columns?`	कुंजी-स्तंभ संयोजन पिछली पंक्ति से डुप्लिकेट हो तो पंक्ति हटाएँ (पहली रखी जाती है; छोड़ने पर सभी स्तंभ)।
`fill-missing`	`column`, `strategy`, `value?`	अनुपस्थित भरें: `constant` (`value` चाहिए), `mean`/`median` (संख्यात्मक स्तंभ), `forward` (पिछला गैर-अनुपस्थित)।
`coerce-type`	`column`, `to`	`number`/`date` (ISO)/`boolean` में बदलें; विफलताएँ अनुपस्थित बनती हैं और गिनी जाती हैं।
`normalize-unit`	`column`, `factors`	इकाई प्रत्यय हटाकर गुणा करें (`{"万": 10000, "亿": 100000000}`); साधारण संख्याएँ भी बदलती हैं।
`trim`	`columns?`	स्ट्रिंग सेल की व्हाइटस्पेस छाँटें (छोड़ने पर सभी स्तंभ)।
`map-values`	`column`, `map`, `else?`	सटीक-मिलान मैपिंग; अनमैप्ड मान रहते हैं (`keep`, डिफ़ॉल्ट) या `missing` बनते हैं।

मूल फ़ाइल कभी अधिलेखित नहीं होती। outputPath देने पर साफ़ डेटासेट वहाँ लिखा जाता है (वर्कस्पेस-सीमित, एक्सटेंशन से प्रारूप); बिना उसके रन केवल पूर्वावलोकन है। dryRun: true से कोई फ़ाइल नहीं लिखी जाती और कुछ भी सहेजा नहीं जाता — परिणाम प्रति-स्तंभ क्लीनिंग योजना और अपेक्षित contract/diffPreview लौटाता है। परिणाम में पूर्व-डिलीवरी contract सारांश भी रहता है, और एक clean-diff पहले/बाद प्रोफ़ाइल रिपोर्ट स्टोरेज डोमेन में सहेजी जाती है।

`data_report({ key?, kind?, format? })`

स्टोरेज डोमेन से सहेजी गई रिपोर्टें वापस पढ़ता है। एक रिपोर्ट लाने के लिए key (पिछले रन का सटीक reportKey) दें, या उस प्रकार की हर रिपोर्ट कालक्रम से सूचीबद्ध करने के लिए kind (profile/clean/clean-diff/verify/citations) दें; key/kind में से ठीक एक आवश्यक है। गलत या गायब कुंजियाँ तेज़ी से असफल होती हैं। format: html (key के साथ) रिपोर्ट को self-contained ऑफ़लाइन HTML दस्तावेज़ में रेंडर करता है — इनलाइन CSS/JS, कोई बाहरी अनुरोध नहीं, DAMA छह-आयामी स्कोरकार्ड और प्रोफ़ाइल/क्लीनिंग सारांश तालिकाएँ (केवल profile/clean रिपोर्ट)।

`data_verify({ path, rules, expectations? })`

सत्यापन नियम मूल्यांकन करता है। नियम संदर्भ:

नियम	अतिरिक्त फ़ील्ड	अर्थ
`not-null`	`column`	अनुपस्थित सेल (null/रिक्त/केवल-व्हाइटस्पेस) असफल।
`unique`	`columns`	जिन पंक्तियों का कुंजी संयोजन दोहरता है वे सब असफल (अनुपस्थित भी भाग लेता है)।
`range`	`column`, `min?`, `max?`	अनुपस्थित/अपार्स योग्य सेल और समावेशी सीमा से बाहर मान असफल (कम से कम एक सीमा आवश्यक)।
`regex`	`column`, `pattern`, `flags?`	अनुपस्थित या मेल न खाने वाली सेल असफल (पूर्ण JS regex)।
`enum`	`column`, `values`	छँटा हुआ टेक्स्ट सूची में न हो तो असफल।
`cross-column`	`left`, `op`, `rightColumn?`, `value?`	प्रति-पंक्ति तुलना: दोनों पार्स हों तो संख्यात्मक, तिथियाँ एपोक से, स्ट्रिंग केवल `==`/`!=` (`rightColumn`/`value` में से ठीक एक)।
`freshness`	`column`, `maxAgeDays`, `asOf?`	`asOf` से `maxAgeDays` दिन पुरानी तिथियाँ असफल (डिफ़ॉल्ट: अभी); अपार्स योग्य/अनुपस्थित असफल।

अनुपस्थित सेल उसे पढ़ने वाले हर नियम को असफल करती है। साक्ष्य प्रति-नियम evidenceRowLimit असफल पंक्तियों तक सीमित है।

expectations निर्धारणात्मक मीट्रिक्स को अपेक्षित मानों से मिलाता है: rowCount, columnSum, columnMean, uniqueCount, nullCount (हर एक में column सिवाय rowCount, साथ expected और वैकल्पिक सापेक्ष tolerance [0, 1] में)। हर अपेक्षा passed के साथ actual/expected/tolerance देती है; बेमेल सामान्य passed: false निर्णय है, कभी टूल त्रुटि नहीं। अमान्य मीट्रिक्स, गायब स्तंभ और सीमा से बाहर tolerance तेज़ी से असफल होते हैं।

`ctx.dataQuality` (अन्य प्लगिन के लिए)

const result = await ctx.dataQuality.verifyCitations({
  dataset: 'holdings.csv',          // workspaceRoot के विरुद्ध हल
  citations: [
    { id: 'c1', path: 'rows[3].nav', value: 1.234, tolerance: 0.01 },
    { id: 'c2', path: 'summary.annualReturn', value: '12.34%' },
  ],
})
// result.results[i] = { id, status: 'verified' | 'mismatch' | 'not-found' | 'unverifiable', actual?, note? }

लोकेटर डेटासेट दस्तावेज़ पर चलते हैं: CSV/TSV { columns, rows } के रूप में लोड होते हैं (इसलिए rows[3].nav हल होता है), JSON पार्स किया गया मान है, JSONL पार्स की गई पंक्तियों की सरणी। संख्याएँ सापेक्ष सहिष्णुता से तुलना करती हैं (|a-b| <= tolerance * max(|a|, |b|)); संख्यात्मक रूप से पार्स होने वाली CSV स्ट्रिंग सेल संख्या की तरह तुलना करती है; स्ट्रिंग सटीक तुलना करती हैं; असंगत प्रकार-युग्म unverifiable हैं। सेवा profileDataset / cleanDataset / verifyDataset भी उजागर करती है (वही क्रियाएँ जो टूल कॉल करते हैं)।

Permissions & data

पढ़ता है वर्कस्पेस डेटासेट फ़ाइलें (केवल अनुमत एक्सटेंशन)।
लिखता है केवल: data_clean की आउटपुट फ़ाइल (स्पष्ट outputPath, वर्कस्पेस-सीमित, कभी इनपुट नहीं) और harness डेटा निर्देशिका के data_quality स्टोरेज डोमेन की रिपोर्ट।
कोई नेटवर्क नहीं, कोई क्रेडेंशियल नहीं, कोई बाहरी प्रक्रिया नहीं — सारा पार्सिंग और सांख्यिकी इन-प्रोसेस TypeScript है।
रिपोर्ट में आपके डेटासेट के नमूना सेल मान हो सकते हैं (evidenceRowLimit और डिस्प्ले ट्रंकेशन से सीमित); सत्र लॉग सामान्य रूप से टूल तर्क और परिणाम रिकॉर्ड करता है।

Security boundaries

पथ सीमांकन — डेटासेट और आउटपुट पथ सत्र वर्कस्पेस के भीतर हल होने चाहिए (verifyCitations workspaceRoot उपयोग करता है); .. एस्केप और रूट से बाहर के निरपेक्ष पथ अस्वीकृत, तुलना से पहले दोनों पक्ष सामान्यीकृत (Windows स्लैश-सुरक्षित)।
सीमित कार्य — maxRows / maxFileSizeMB गार्ड अधिक बड़े इनपुट को ठोस रूप से अस्वीकार करते हैं; abort सिग्नल लंबे लोड को बीच में रोकते हैं।
कोई अधिलेखन नहीं — data_clean इनपुट पथ के समान outputPath अस्वीकार करता है।
निर्धारणात्मक गणना — समान इनपुट, समान आउटपुट; एकमात्र घड़ी freshness डिफ़ॉल्ट और रिपोर्ट टाइमस्टैम्प के लिए इंजेक्ट की गई है।

Known limitations

सत्र ईवेंट अनुकूली हैं। 0.1.1-rc.2 में प्लगिन सत्र-ईवेंट पंजीकरण सतह नहीं है और उसका Session.append ignorable चिह्न नहीं लगा सकता; अज्ञात data-quality/* प्रकार जोड़ने से सत्र लॉग पुनः स्थापना पर अस्वीकार हो जाएगा। इसलिए प्लगिन केवल तब जोड़ता है जब होस्ट शब्दावली जानता हो या ignorable append फ़्लैग समर्थित हो; rc.2 पर स्टोरेज-डोमेन रिपोर्ट ही टिकाऊ रिकॉर्ड है।
CSV बोली — RFC-4180 उद्धरण के साथ अल्पविराम/टैब, हेडर पंक्ति आवश्यक, रिक्त पंक्तियाँ छोड़ी जाती हैं; डिलीमीटर स्व-पहचान या टिप्पणी पंक्तियाँ नहीं।
प्रकार पार्सिंग सख़्त है — संख्याओं में सहस्र विभाजक नहीं; तिथियाँ YYYY-MM-DD / YYYY/MM/DD / ISO-शैली datetime (UTC); बूलियन true/false/yes/no/1/0। बाक़ी सब string/mixed प्रोफ़ाइल होता है — इरादा हो तो coerce-type से क्लीन करें।
टूल के लिए JSON तालिकीय होना चाहिए (सपाट ऑब्जेक्ट की सरणी); verifyCitations मनमाने JSON दस्तावेज़ों पर चलता है।
कोई ML विसंगति पहचान नहीं, कोई PII मास्किंग नहीं, कोई डेटाबेस नहीं, कोई SQL नहीं — केवल नियम-आधारित संदेह टिप्पणियाँ।

Development

pnpm install
pnpm run typecheck && pnpm run typecheck:ci && pnpm test && pnpm run build
pnpm run verify:self-contained && pnpm run verify:artifacts && pnpm run verify:readme-sync && pnpm pack

टेस्ट 0.1.1-rc.2 peers के वास्तविक Context/Session/ToolRuntime/स्टोरेज डोमेन के विरुद्ध vitest चलाते हैं (हाथ से लिखे सेवा mock नहीं) और शुद्ध इंजन specs; हर क्लीन/सत्यापन नियम के सकारात्मक और नकारात्मक केस हैं, और verifyCitations चारों स्थितियों को कवर करता है।
scripts/loader-runner.mjs वास्तविक Loader संयोजन बूट करता है और API कुंजी के बिना fixtures/ पर प्रोफ़ाइल → क्लीन → सत्यापन श्रृंखला चलाता है।
रिलीज़: node scripts/release.mjs <x.y.z> (कभी push नहीं; टैग release.yml ट्रिगर करता है)।

Topics

dsh · dsh-plugin · deepseek-harness · cordis · data-quality · data-cleaning · data-profiling · data-verification

Contributors

इस प्लगिन को आकार देने वाले सभी का धन्यवाद।

PerryLink — रखरखाव और रिलीज़ (0.1.2/0.1.3), peer-dependencies उन्नयन, npm version/downloads/CI बैज, और हालिया सुधार।
dsh-data-quality contributors — प्रारंभिक scaffold, ctx.dataQuality सीम और फ्रोज़न verifyCitations अनुबंध, नियतात्मक डेटासेट परत और शुद्ध इंजन, data_quality स्टोरेज-डोमेन रिपोर्ट, वास्तविक-सेवा vitest सुइट, CI/compat/release वर्कफ़्लो, और पाँच-भाषा README।

इस रिपॉजिटरी का अभी कोई सार्वजनिक issue या pull request इतिहास नहीं है; आने पर PR/issue संख्याएँ यहाँ अंकित की जाएँगी।

PerryLink DSH Plugin Family

यह प्लगिन साझा DSH परिवार इंजीनियरिंग परिपाटियों का पालन करता है: bundle-मैनिफ़ेस्ट पैकेजिंग (dsh.bundle + cordis.patch.yml), सिंक जाँच से बंधे पाँच-भाषा README, ठोस-असफल Schemastery कॉन्फ़िगरेशन, वास्तविक-सेवा vitest कवरेज, और तीन-वर्कफ़्लो CI/compat/release श्रृंखला।

PerryLink DSH Plugin Family

यह प्रोजेक्ट PerryLink द्वारा अनुरक्षित 33 DeepSeek Harness प्लगइनों में से एक है। अगर यह आपकी मदद करता है, तो बाकी भी करेंगे:

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