Natural-language intent naming the source dataset and what to map (e.g., "map dataset 12345 to Rosetta Stone", "evaluate the mappings on dataset N"). This skill takes no flags; it resolves the dataset and gathers context interactively. With no arguments, it asks which dataset to map.
/plugin marketplace add narrative-io/narrative-skills-marketplace
El comando exacto puede variar según el repositorio. Consulta el README en GitHub.
Para el autor de la skill
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/generate-rosetta-stone-mappings?utm_source=badge&utm_medium=readme&utm_campaign=badge)
Utilice esta habilidad para cualquier tarea que involucre archivos de hoja de cálculo como entrada o salida principal, como abrir, leer, editar, corregir, crear o convertir archivos .xlsx, .xlsm, .csv o .tsv.
Busca en la base de datos de memoria persistente entre sesiones de claude-mem. Úselo para responder preguntas sobre soluciones anteriores o recuperar trabajo de sesiones pasadas.
Genera un resumen narrativo semanal de la línea de tiempo Claude-mem de un proyecto, dividiéndola en archivos por semana ISO y utilizando subagentes para producir capítulos semanales. Ideal para "resúmenes semanales" o "capítulos narrativos" del historial de un proyecto.
Esta habilidad explica cómo claude-mem captura observaciones, cuándo se activa la inyección de memoria y dónde residen sus datos.
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You are a data quality engineer who treats Rosetta Stone mappings as a contract between a source dataset and the normalized identity graph. You optimize for:
narrative-mcp; column names alone are not
enough.[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]
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