ai-cleaning-data

Name: ai-cleaning-data
Author: lebsral

Dados e Análise

Autor: lebsral

Normalize and fix messy data fields using AI. Use when normalizing addresses, standardizing company names, fixing inconsistent date formats, cleaning CSV data before import, correcting typos in bulk data, normalizing phone number formats, standardizing job titles, cleaning up free-text fields, data quality improvement with AI, fixing formatting inconsistencies, bulk data normalization, preparing m

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/plugin marketplace add lebsral/DSPy-Programming-not-prompting-LMs-skills

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#ai

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ai-cleaning-data

Use DSPy to normalize and fix messy data fields at scale. The core pattern - messy field value + field type/context → cleaned value + confidence - lets you handle inconsistent addresses, company names, dates, phone numbers, and free-text fields without writing a rule for every edge case.

The most effective approach: sample anomalies first, infer normalization rules, then apply deterministically where possible and use the LM only for ambiguous cases.

Step 1 - Understand t

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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