From wave
Genera análisis comparativos sobre los datos del negocio: comparación entre periodos, top-N, tendencias, variaciones y detección de outliers. Úsalo cuando el usuario pida "comparar", "ver tendencia", "top 10", "qué cambió", "mejor/peor cliente/producto/vendedor", "análisis de X".
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/wave:wave-insightsThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
Análisis comparativos y detección de señales a partir del modelo semántico. Usa queries batch para minimizar latencia y costo, y el agente calcula variaciones, rankings y outliers del lado cliente.
Análisis comparativos y detección de señales a partir del modelo semántico. Usa queries batch para minimizar latencia y costo, y el agente calcula variaciones, rankings y outliers del lado cliente.
wave_schema(detail="full", field=<measure>) y, si quiere ver el SQL, repite la wave_semantic_query con include_sql: "always".wave_semantic_query adicional.wave_whoami
wave_list_semantic_layers
wave_schema({ semanticLayerId, detail: "names" })
Construye 2–10 queries relacionadas. Patrones típicos:
Comparar dos periodos:
wave_semantic_query({
dataSourceId,
semanticLayerId,
queries: [
{ cube, measures: ["monto_total"], filters: [{ dimension: "fecha", operator: "between", values: ["2026-01-01","2026-03-31"] }] },
{ cube, measures: ["monto_total"], filters: [{ dimension: "fecha", operator: "between", values: ["2025-01-01","2025-03-31"] }] }
]
})
Top-N + tendencia:
queries: [
{ cube, measures: ["monto_total"], dimensions: ["vendedor"], orderBy: "monto_total DESC", limit: 10,
filters: [{ dimension: "fecha", operator: "between", values: [...] }] },
{ cube, measures: ["monto_total"], dimensions: ["fecha"], granularity: "month",
filters: [{ dimension: "fecha", operator: "between", values: [...] }] }
]
Reglas:
queries: [...]. Nunca hagas N llamadas secuenciales.include_sql: "always" en las queries del análisis; solo bajo pedido del usuario.Con los resultados en mano, calcula:
No emitas más queries para esto; los datos ya están.
Estructura:
Cuando el usuario acepta desglosar o detectas un outlier:
wave_semantic_query({ cube, measures, dimensions: [<dimensión_segmentación>], filters: [...] })
O si quiere entender cómo se calcula:
wave_schema({ semanticLayerId, detail: "full", field: "<cube>.<measure>" })
wave_semantic_query({ ...la_query, include_sql: "always" })
wave_semantic_query cuando los datos ya están.wave-recommendation.npx claudepluginhub datawalt/wave-plugins --plugin waveProvides UI/UX resources: 50+ styles, color palettes, font pairings, guidelines, charts for web/mobile across React, Next.js, Vue, Svelte, Tailwind, React Native, Flutter. Aids planning, building, reviewing interfaces.
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