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nutmeg-store

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github.com/withqwertyデータ・データベース55158 回インストール今日更新
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nutmeg-store について

nutmeg-storeは、サッカーデータの保存形式、プロジェクト構成、公開方法を選ぶためのスキルです。規模や目的に応じて案内し、研究成果のパッケージでは生データを含めるか制御できます。

主な機能

  1. 01規模に応じた保存方法の選択
  2. 02サッカーデータのディレクトリ構成
  3. 03ダッシュボードや静的サイトの公開方法
  4. 04データ共有方法の提案
  5. 05生データを制御できる研究成果の梱包
  6. 06目的に応じたコストの注意点

活用シーン

  1. 01サッカー分析データの形式選定
  2. 02ダッシュボードや静的ビジュアルの公開
  3. 03共同作業者とのデータセット共有
  4. 04レビューや引き継ぎ用の研究成果の梱包

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/withqwerty/nutmeg --skill nutmeg-store

インストール後、Claude Code で/nutmeg-storeを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

保存

ユーザーがサッカーデータの保存形式、保存先、公開方法を選べるよう支援します。

正確性

プロバイダー固有の事実（ID、エンドポイント、スキーマ、座標、レート制限）に関する質問に答える前に、${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/docs/accuracy-guardrail.md を読み、その指示に従ってください。必ず search_docs を使用してください。学習データをもとに推測してはいけません。

まずプロフィールを確認

.nutmeg.user.md を読みます。存在しない場合は、妥当な既定値（Python と pandas、中級レベル）を使用して続行し、最後に /nutmeg のセットアップを実行するよう提案してください。

保存形式の選択ツリー

小規模プロジェクト（100MB 未満、ユーザー 1 人）
形式最適な用途ツール
JSON生イベントデータ、API レスポンスあらゆる言語
CSV表形式の統計データ、共有のしやすさスプレッドシート、pandas、R
Parquet列指向分析、高速なクエリpolars、pandas、DuckDB、Arrow
SQLiteリレーショナルクエリ、複数のテーブルあらゆる言語、DB ブラウザーツール

推奨： 生データには JSON、処理済みデータには Parquet から始めましょう。

中規模プロジェクト（100MB ～ 10GB）
形式最適な用途備考
Parquet ファイル分析ワークロードJSON より 5～10 倍小さく、高速な列指向読み込み
DuckDBローカルファイルでの SQL 分析Parquet/CSV を直接クエリでき、サーバーは不要
SQLite結合を伴うリレーショナルデータ単一ファイルで移植性があり、ACID に準拠

推奨： 保存には Parquet、クエリには DuckDB を使用しましょう。

大規模プロジェクト（10GB 超、複数ユーザー）
ソリューション最適な用途費用
PostgreSQL本番アプリ、複雑なクエリセルフホストは無料、マネージドホスティングは有料
BigQuery大規模な分析クエリ無料枠の後はクエリごとに課金
Cloudflare R2オブジェクトストレージ（生ファイル）無料枠の後は GB ごとに課金
S3 / GCS大規模なオブジェクトストレージGB ごとに課金

価格と無料枠は変更されます。金額を提示する前に、プロバイダーの最新の料金ページを確認してください。

ディレクトリ構成

サッカーデータプロジェクトには、次の構成を推奨します。

project/
  data/
    raw/                  # Untouched API/scrape responses
      statsbomb/
        events/
        matches.json
      fbref/
        2024/
    processed/            # Cleaned, transformed data
      events.parquet
      shots.parquet
      passes.parquet
    derived/              # Computed metrics
      xg_model.parquet
      passing_networks/
  notebooks/              # Analysis notebooks
  scripts/                # Data pipeline scripts
  outputs/                # Charts, reports, exports
  .env                    # API keys (gitignored)
  .nutmeg.user.md         # Nutmeg profile

公開と共有

インタラクティブダッシュボード
プラットフォーム言語費用備考
StreamlitPython無料（コミュニティクラウド）サッカー分析で最も人気があります。GitHub からデプロイできます
ObservableJavaScript無料枠ありD3.js の可視化に最適です。ノートブック + Framework
ShinyR無料枠あり（shinyapps.io）R エコシステムとの統合
GradioPython無料（HuggingFace Spaces）ML モデルのデモをすばやく作成できます
静的サイト
プラットフォーム備考
GitHub Pages無料。静的なグラフ（D3、matplotlib のエクスポート）に適しています
Cloudflare Pages無料。GH Pages より高速で、機能も充実しています
Vercel無料枠あり。Next.js/Astro サイトに適しています
データの共有
方法最適な用途
GitHub リポジトリ小規模なデータセット（100MB 未満）、コードとデータをまとめて管理
GitHub Releases大きなファイル（GitHub の最新のサイズ制限を確認してください）
Kaggle Datasetsコミュニティでの共有、見つけやすさ、無料
HuggingFace DatasetsML 向け、バージョン管理、無料
研究プロジェクトの引き継ぎ

研究プロジェクト（research/.active が存在する）の成果をチームメイト、レビュアー、またはクライアントに引き継ぐため、python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/core/nutmeg.py" bundle --raw no（または --raw yes）でパッケージ化します。その都度、必ずユーザーにどちらを選ぶか確認してください。

  • --raw no は生データ（プロジェクトの data/、実行出力、図のスナップショット）を含めず、ハッシュで一覧表示します。ライセンス対象のプロバイダーデータやクラブのデータを扱う場合に安全です。
  • --raw yes は生データを含めます。ユーザーにデータを共有する権利がある場合に限ります。確認画面にはチームのライセンスに関する注記が表示されます。

バンドルには必ず、質問、計画、台帳、受領記録、出力、コードを含む実行記録、データマニフェスト、環境（ロックファイル、または Python のバージョンとパッケージ一覧）が含まれます。

SNS／コンテンツ
出力ツール備考
静的チャートmatplotlib, ggplot2, D3.jsPNG/SVG としてエクスポート
アニメーション付きチャートmatplotlib.animation, D3 transitionsGIF/MP4 としてエクスポート
Twitter/X のスレッドチャート画像 + 代替テキストアクセシビリティが重要です
ブログ記事Markdown + 埋め込みチャートGitHub Pages, Medium, Substack

コストへの配慮

ユーザーの .nutmeg.user.md の目標に基づき、コストに関する注意を促します：

  • 探索／学習： すべて無料で利用できます。StatsBomb のオープンデータ + Jupyter/Colab + GitHub Pages。
  • コンテンツ作成： Streamlit Community Cloud は無料です。Cloudflare Pages は無料です。
  • プロフェッショナル用途： 商用データへのアクセスを予算に含めます。プロバイダーの料金は交渉によって決まるため、具体的な金額は提示しないでください。
  • 製品： データベースのホスティング（月額 7～50 ドル）。データライセンス費用は別途検討してください。

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