「file processing」の検索結果

Spring BootやQuarkusのJavaコードを、命名、例外処理、データの変更制限、テストなどの規約に沿って書き、レビューするスキル。

• Javaコードの規約レビュー
• Optionalやstreamsの使い方の確認
• パッケージとプロジェクト構成の整理

大量データの取り込みや過去分の補充、変換、同期の遅さを工程別に調べ、処理方法を比較して高速化し、行数・ファイル数・時刻の整合性まで確認するスキル。

• 大量データの取り込み・書き出しの高速化
• 過去データの補充時間を短縮したいとき
• バッチサイズや並列処理数を比較したいとき

文章をAIが扱う小さな単位に分け、大量のテキスト処理や独自の語彙学習を支援するスキル。分割結果と元の文章の位置対応、入力の長さ調整も扱います。

• 大量の文章をモデル入力用に処理したいとき
• 文章ファイルから独自の語彙を学習
• 予測結果を元の文章の位置に対応づける

音声ファイルの周波数、音量、テンポなどの特徴を画像にするスキル。複数の図を一枚に並べたり、指定区間だけを切り出して、音声の比較や合成処理の確認に使えます。

• 音声出力の特徴を比較したいとき
• 合成音声の問題を確認したいとき
• 録音の指定区間を可視化したいとき

Submit and monitor batch inference jobs from the CLI. Upload and manage files for batch processing, retrieve results, and integrate batch pipelines with CI/CD workflows.

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Video and audio processing with FFmpeg. Use for format conversion, resizing, compression, audio extraction, and preparing assets for Remotion. Triggers include converting GIF to MP4, resizing video, extracting audio, compressing files, or any media transformation task.

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Processes large tabular scientific datasets with Vaex expressions, filtered views, streamed statistics, binned visualizations, and file conversion. Use for larger-than-RAM HDF5, Arrow, CSV, or Parquet analysis, virtual feature engineering, or Vaex ML preprocessing; distinguishes these operations from estimators and conversions that materialize data.

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GPU-accelerates scientific Python on NVIDIA hardware and verifies that the result is correct and faster. Use for CUDA/GPU optimization; CPU-bound NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn, NetworkX, scikit-image, vector-search, image-processing, graph, simulation, or file-I/O workloads; CuPy, cuDF, cuML, cuGraph, cuVS, cuCIM, KvikIO, Warp, Newton, Numba-CUDA, or RAFT questions; and profiling, memory-transfer, kernel, or multi-GPU bottlenecks. Also use when large data-parallel Python code is slow and GPU acceleration is a plausible option, even if the user does not name CUDA.

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Provides Biopython workflows for sequence manipulation, file parsing (FASTA/GenBank/PDB), phylogenetics, and programmatic NCBI/PubMed access (Bio.Entrez). Supports batch processing, custom molecular-biology pipelines, BLAST automation, structure analysis, and motif analysis.

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Scales pandas, NumPy, and custom Python research workflows beyond memory or across clusters with Dask. Covers DataFrames, Arrays, Bags, Futures, chunking, schedulers, and distributed diagnostics. Use for partitioned file processing, scientific array computation, or parallel tasks whose memory and dependency structure require Dask.

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Export a Google Sheets spreadsheet as a CSV file for local backup or processing.

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Use when writing Spark jobs, debugging performance issues, or configuring cluster settings for Apache Spark applications, distributed data processing pipelines, or big data workloads. Invoke to write DataFrame transformations, optimize Spark SQL queries, implement RDD pipelines, tune shuffle operations, configure executor memory, process .parquet files, handle data partitioning, or build structured streaming analytics.

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Resilient multi-step workflow for spreadsheet processing when execute_code_sandbox fails, using shell_agent exploration, file-based scripts, and verification steps

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TikTok single video detail scraper: input a TikTok video URL → output full video metadata (author profile, engagement stats, music, video meta, hashtags, mentions, slideshow images). Use when user mentions TikTok video detail, get TikTok video data, extract TikTok video metadata, scrape single TikTok video, TikTok video info, extract single TikTok video info, TikTok single video collection, tiktok video scraper, tiktok video url scraper. Also applies to batch URL processing (given a list of TikTok video URLs, extract metadata for each), verifying specific video stats, or archiving individual TikTok posts with full metadata.

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对Excel文件进行文本标准化清洗（如去除异常前缀、提取纯中文字符等），并，最终输出清洗后的Excel文件并提供下载链接。

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读取多 sheet Excel 文件，动态识别目标列进行统计，并使用正则清洗文本字段提取中文字符，最终输出标准化 Excel 文件。

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对比Excel多表中的特定系数并对异常值进行颜色标记。

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Code organization patterns, file structure guidelines, WASM build variants, and string processing conventions for gh-aw Go code.

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Convert English straight quotation marks ("...") to Chinese curved quotation marks ("..." U+201C/D). Use when processing Chinese text documents, markdown files, or any content that needs proper Chinese typography with directional quotes. Triggers on keywords like "转换引号", "中文引号", "英文引号转中文", "quote conversion", "convert quotes".

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Use this skill for processing and analyzing large tabular datasets (billions of rows) that exceed available RAM. Vaex excels at out-of-core DataFrame operations, lazy evaluation, fast aggregations, efficient visualization of big data, and machine learning on large datasets. Apply when users need to work with large CSV/HDF5/Arrow/Parquet files, perform fast statistics on massive datasets, create visualizations of big data, or build ML pipelines that do not fit in memory.

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Parallel/distributed computing. Scale pandas/NumPy beyond memory, parallel DataFrames/Arrays, multi-file processing, task graphs, for larger-than-RAM datasets and parallel workflows.

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Unified biological database evidence owner. Use for gene annotation, variant clinical significance, cancer mutation evidence, GWAS trait associations, pathway mapping, target-disease evidence, protein structures, protein interaction networks, reference single-cell census queries, and cross-database biological ID mapping. Do not use for full single-cell analysis, bulk RNA-seq differential expression, BAM/VCF processing, protein embedding models, metabolic flux modeling, genomic interval ML, or flow-cytometry file parsing.

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Research a topic and grow your knowledge graph. Uses Exa deep researcher, web search, or basic search to investigate topics, files results with full provenance, and chains to processing pipeline. Triggers on "/learn", "/learn [topic]", "research this", "find out about".

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End-to-end source processing -- seed, reduce, process all claims through reflect/reweave/verify, archive. The full pipeline in one command. Triggers on "/pipeline", "/pipeline [file]", "process this end to end", "full pipeline".

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