用于撰写或组织研究报告结构。按读者认知任务(全景/对比/调查/时序)和领域惯例(学术/医疗/法律/政策)选择报告模板。
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概要と使いどころ
用于撰写或组织研究报告结构。按读者认知任务(全景/对比/调查/时序)和领域惯例(学术/医疗/法律/政策)选择报告模板。
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Use when a user asks to create a presentation, slide deck, PPT, or PPTX from a query and optional files, or to resume an existing SenseNova presentation task.
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Excel 数据分析多步编排器。覆盖:(1) 读取多 Sheet Excel 文件并统计行数,(2) 大文件检测(≥10k 行自动 Parquet 优化),(3) 数据清洗(缺失值、文本标准化、无效字符),(4) 条件筛选与分类提取,(5) 跨 Sheet 统计聚合,(6) 导出 Excel/CSV 并提供下载链接。覆盖从数据读取到报告生成全流程,按步骤编排 capability 子 skill。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill,不要自行写几行 pandas 就回答**:①用户出现触发词:Excel 分析 / 表格分析 / 数据分析 / 数据清洗 / 数据统计 / 数据筛选 / 数据可视化 / 数据导出 / 汇总统计 / 透视表 / 分组统计 / 交叉分析 / 趋势分析 / 对比分析 / 异常值检测 / 去重 / 缺失值处理 / Excel 报告 / 生成报表 / analyze Excel / data analysis / data cleaning / pivot table;②用户上传或指定了 .xlsx / .xls / .csv 文件并要求分析、清洗、统计或可视化;③任务涉及多 Sheet 读取、条件筛选、分类汇总、图表生成中的任意一项;④用户要求导出带格式的 Excel 报告或下载链接。仅不用于:不涉及表格数据的纯文本处理、图片分析(使用 sn-da-image-caption)、单个公式计算的简单问答。
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图片理解与数据提取 skill。当图片文件(.png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.bmp)是主要输入且用户需要理解、提取数据或分析图片内容时使用。提供预配置的 caption 脚本(scripts/caption.py),通过 vision 模型将图片转为文本描述,无需额外配置 API Key。覆盖:(1) 通过 scripts/caption.py 对图表/表格/截图/流程图进行 caption,(2) 将 caption 文本解析为结构化 DataFrame,(3) 基于提取数据重新生成可视化图表,(4) 导出为 Excel/CSV。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill,不要自行猜测图片内容**:①用户出现触发词:图片分析 / 图表提取 / 表格识别 / OCR / 图片描述 / 截图分析 / 图表数据 / 提取图片中的数据 / 图片转表格 / 识别图片 / image caption / extract data from image / chart analysis / table OCR;②用户上传或指定了图片文件(.png / .jpg / .jpeg / .gif / .webp / .bmp)并要求理解、提取数据或分析内容;③任务需要从图表截图、表格截图、UI 截图、流程图中提取结构化信息;④用户要求将图片中的数据转为 Excel/CSV 或重新生成可视化图表。仅不用于:图片编辑(裁剪、滤镜、缩放)、图片生成、不含数据的风景/人物照片描述。
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万行以上 Excel 数据集的高性能分析引擎。提供 openpyxl read_only 流式读取(iter_rows 支持 10 万行以上)、Parquet 转换加速、内存优化、分块处理和大文件写入模式。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**:①数据行数 ≥ 10k(由 sn-da-excel-workflow 的行数评估步骤触发);②用户出现触发词:大文件 / 大数据量 / 性能优化 / 内存不足 / OOM / 百万行 / 十万行 / 流式读取 / Parquet / 分块处理 / large file / big data / streaming read / chunked processing;③直接使用 pd.read_excel() 导致超时或内存溢出;④用户明确要求对大规模数据集进行高性能处理。仅不用于:小于 10k 行的常规 Excel 分析(使用 sn-da-excel-workflow 即可)。
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Word / PDF / PPT 文档解析与数据分析引擎。覆盖三类文件格式的全量提取、表格数值化、图表理解与跨文档汇总分析。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**:①用户上传或指定了 .docx / .doc / .pdf / .pptx / .ppt 文件并要求分析、提取或统计其中内容;②用户出现触发词:Word分析 / PDF解析 / PPT提取 / 文档分析 / 报告解析 / 幻灯片分析 / 发票提取 / 合同分析 / 文档统计 / 错别字 / 语病 / 字号检查 / 简历分析 / 多文档对比;③任务涉及从文档中提取表格、数值、图表、格式(颜色/高亮/字号)、组织架构、时间线等结构化信息。仅不用于:Excel/CSV 数据分析(使用 sn-da-excel-workflow)、纯图片分析(使用 sn-da-image-caption)。
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一键启用 SenseNova-Skills-DeepResearch,用于行业与市场研究、竞品分析、政策或技术调研、商业尽调、趋势分析、方案对比、事实核查,以及研究报告、白皮书等交付场景。用户提出深度研究、调研、调查、尽调、research/deepresearch,或任务需要跨来源取证、多维度比较和交叉验证时主动使用;Skill 会完成环境检查、SenseNova-Skills-DeepResearch 安装或升级、Harness 与 Search/Camofox 准备、参数确认、研究启动和 Web 进度提示。简单常识问答、单一来源整理和纯文字润色不使用。
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Base-layer skill for the SenseNova-Skills project, providing low-level APIs for image generation, recognition (VLM), and text optimization (LLM). This skill does not preprocess inputs; it only calls backend services and returns results. This skill is not user-facing and is intended for upper-layer skills only.
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Generates a new image that imitates the style of a reference image while updating content based on user intent. Uses a three-stage pipeline: image annotation (long caption), caption rewriting, and image generation. Use when user asks to "imitate style", "保持这个风格重画", "按这张图风格生成", or "style transfer with new content".
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Generates a designed portfolio-resume image from resume content provided in conversation text. Extracts optional style instructions, converts the resume into a fixed portfolio-resume layout prompt, and generates the final image through sn-image-base. Use when user asks to create "resume image", "portfolio resume", "简历图", "简历海报", or "个人简历视觉设计".
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Generates professional infographics with various layout types and visual styles. Analyzes content, recommends layout and style, and generates publication-ready infographics. Use when user asks to create "infographic", "信息图", "visual summary", or "可视化".
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