Dask MCP Docs First

このスキルは、Dask を使用する Python コードを記述、修正、確認、または説明する際に使用します。

使用場面

以下に適用します：

• dask.dataframe
• dask.array
• 分散クライアント/スケジューラの使用
• Dask での Parquet または S3 ワークフロー
• Dask + Datashader パイプライン
• パフォーマンスおよびベストプラクティスに関する質問

手順

1. インデックス化された Dask バージョンを最初に解決する

常に以下から開始してください：

• mcp_docs_find_version(library="dask")

最適なマッチを記録します。バージョン指定されていないドキュメントも利用可能な場合は、タスクが特定のバージョンを必要としない限り、現在のリファレンスとして扱います。

2. コーディング前に、フォーカスされたドキュメントクエリを実行する

広い検索に頼らないでください。要求された操作に合わせた複数のターゲット化されたクエリを使用します。

コア取り込み/データフレームクエリ

• read_parquet partitions
• read_parquet storage options
• dataframe best practices
• persist best practices
• repartition partition size
• map_partitions metadata
• categorize dataframe

分散実行クエリ

• distributed client scheduler
• localcluster example
• client persist compute
• avoid large graph
• dashboard diagnostics

パフォーマンス/正確性クエリ

• best practices avoid full shuffle
• known divisions set_index
• lazy evaluation compute persist
• metadata meta parameter
• partition size guidance

Array/混合ワークロードクエリ

• dask array chunking best practices
• overlap map_blocks
• array persist compute

Dask + Datashader クエリ

• datashader dask dataframe aggregation
• points canvas dask
• shade export image

3. 重要な結果の場合はより深いページコンテンツを取得する

回答の中核として表示されるすべての結果について、ページを取得して詳しく読んでください：

• mcp_docs_fetch_url(url="<result-url>")

4. グラウンディング後にのみコードを記述する

MCP の結果を使用して以下を決定します：

• API 名
• 引数名
• 推奨されるワークフローの順序
• persist()、compute()、再パーティショニング、メタデータヒント、または分散クライアントを使用するかどうか

5. Dask コードの出力標準

コードを返すときは：

• すべてのインポートを明示的に含める
• 廃止予定の API や推測された API を避ける
• タスクが本当により複雑さを必要としない限り、グラフをシンプルに保つ
• パーティション認識コードを優先する
• pandas への即座な変換を避ける
• 関連がある場合は、参照した Dask ドキュメントのバージョンを簡潔に記載する

記載例：

Dask 2024.0.0 / 現在インデックス化されたドキュメントの MCP 結果に基づきます。

6. 最終化前の必須確認チェックリスト

Dask コードを提示する前に、以下を確認してください：

• インデックス化された Dask バージョンを検索しましたか？
• メモリから答えるのではなく、正確な API/トピックを検索しましたか？
• 不要な .compute() 呼び出しを避けましたか？
• パーティションサイジング/再パーティショニングを関連する場所で検討しましたか？
• 非常に大きなグラフを作成する可能性のあるパターンを避けましたか？
• map_partitions を使用している場合、メタデータ処理を確認しましたか？

落とし穴

• MCP ドキュメントが利用可能な場合、メモリから Dask API に関する質問に答えないでください。
• ユーザーが明示的にメモリ内ローカル結果を望まない限り、read_parquet から .compute() に直接進まないでください。
• 曖昧な検索クエリ 1 つを使用して停止しないでください。
• map_partitions スタイルの変換に対するメタデータ要件を無視しないでください。
• 古いブログ投稿のイディオムが現在の Dask ベストプラクティスと同じであると仮定しないでください。

検証

• mcp_docs_find_version(library="dask") が最初にチェックされました。
• コーディング前に、少なくとも 2 つのフォーカスされた Dask ドキュメントクエリが使用されました。
• 最終的なコードは取得したドキュメントに準拠し、現在の Dask ベストプラクティスに従っています。