领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
数据横向关联工具。读取多个结构化数据文件,按指定键进行横向关联(JOIN),输出关联后的合并文件。当用户提到数据关联、表连接、横向合并、键合并、JOIN等需求时使用此skill。
即使用户没有明确说出"关联",只要任务涉及按某个字段将多个表的数据关联在一起,就应该使用此skill。不负责数据纵向拼接(concat)、数据去重、或字段值聚合(GROUP BY)。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
本skill用于将多个结构化数据文件按指定键进行横向关联(JOIN),支持内连接(inner)、左连接(left)、右连接(right)、全连接(outer)四种方式。多文件关联时按顺序依次进行两两关联,重名列自动添加后缀 _1、_2 以避免冲突。
文件1: 文件2: 关联结果(inner join on key):
| key | A | | key | B | | key | A | B |
|-----|---| |-----|---| |-----|---|---|
| k1 | 1 | | k1 | x | | k1 | 1 | x |
| k2 | 2 | | k3 | y |
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input_files | 输入文件路径列表,多个文件用逗号分隔 |
--output | 输出文件路径 |
--join_key | 关联键字段名,必须在所有输入文件中存在 |
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--join_how | 关联方式:inner/left/right/outer | inner |
--use_dask | 是否使用Dask处理大数据 | False |
--blocksize | Dask分块大小 | 64MB |
支持 CSV、TSV、Excel(.xls/.xlsx)、SPSS(.sav)格式的结构化数据文件,每个文件必须包含关联键字段。
示例 employees.csv:
employee_id,name,department_id,salary,city
E001,Alice,SALES,8000,Beijing
E002,Bob,ENG,12000,Shanghai
示例 departments.csv:
department_id,dept_name,manager,location
SALES,Sales Department,Alice,Beijing
ENG,Engineering Department,Bob,Shanghai
python scripts/run_data_merge_join.py \
--input_files "file1.csv,file2.csv" \
--output merged.csv \
--join_key "id" \
--join_how inner
python scripts/run_data_merge_join.py \
--input_files "main.csv,lookup.csv" \
--output merged.csv \
--join_key "user_id" \
--join_how left
python scripts/run_data_merge_join.py \
--input_files "main.csv,lookup.csv" \
--output merged.csv \
--join_key "dept_id" \
--join_how right
python scripts/run_data_merge_join.py \
--input_files "table_a.csv,table_b.csv" \
--output merged.csv \
--join_key "key" \
--join_how outer
命令行输出:
[OK] Data merge completed!
Engine: pandas
Merge type: join
Input files: 2
Total rows before merge: 10, 5
Total rows after merge: 8
Total columns after merge: 8
Output file: merged.csv
输出CSV格式:
employee_id,name,department_id,salary,city,dept_name,manager,location
E001,Alice,SALES,8000,Beijing,Sales Department,Alice,Beijing
E002,Bob,ENG,12000,Shanghai,Engineering Department,Bob,Shanghai
本skill依赖 pandas 及可选依赖 dask、chardet:
pip install pandas openpyxl xlrd xlwt chardet
# 可选:大数据场景
pip install dask[dataframe]
_1、_2 等以避免冲突まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
字母数字比例过滤器。过滤文本中字母/数字比例不在指定范围内的样本。 当用户提到文本过滤、比例筛选、字母比例、数字比例、清理乱码文本等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"过滤",只要任务涉及根据文本中字母或数字的比例来筛选数据, 就应该使用此skill。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
平均行长度过滤器。过滤文本平均行长度不在指定范围内的样本。 当用户提到行长度过滤、平均行长度、文本行长度筛选、按行筛选等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"平均行长度",只要任务涉及根据文本中每行的平均长度来筛选数据, 就应该使用此skill。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
批量文件清单采集器。扫描一个或多个本地文件/目录,或从任务列表加载路径, 按支持的扩展名生成文件元信息清单,供后续文本、表格、文档、图像等采集流程继续处理。 当用户需要批量盘点待采集文件、生成本地文件 manifest、统计输入文件类型或为后续采集算子准备文件清单时使用此 skill。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
批量数据均匀分片工具。读取json/jsonl/csv输入,按份数或固定条数切成多个子文件,输出一个清单JSON供下游节点消费。 当用户提到数据分割、批量拆分、数据分片、均匀分块等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分片",只要任务是把整份批量数据均匀拆成多个文件,就应该使用此skill。 不负责按字段分组导出或随机采样。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
本skill是用于单细胞测序数据分析的专用技能,首先需要用户上传需要处理的单细胞测序数据,再对经过预处理的单细胞表达数据进行自动化细胞类型注释。它通过基因比对、数据标准化、降维等一系列流程,将细胞聚类结果与已知参考数据库进行匹配,从而为每个细胞分配生物学功能标签。
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。