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。
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等值检验(连续数值无变化检查)工具。读取时间序列数据,检查在连续的时间段内, 某个关键指标的数值是否长时间保持不变(久无变化检查),识别并标记异常数据,最后输出为相同格式的文件。当用户提到等值检验、连续无变化检查、久无变化检查、时间序列恒定值检查等需求时使用此skill。
即使用户没有说出"等值检验",只要任务涉及检查时间序列数据是否长时间保持不变,就应该使用此skill。
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用于检查时间序列数据中,在连续的时间段内某个关键指标的数值是否长时间保持不变。如果数值连续多次保持不变,则标记为异常数据。
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
向用户确认:
在 scripts/ 目录下找到 QC13_TimeEquivalentValue.py,使用Python执行:
python scripts/QC13_TimeEquivalentValue.py \
--input_path <输入文件> \
--output_path <输出文件> \
--conditions "<检验条件>" \
--time_field <时间字段> \
--time_format "<时间格式>" \
--qc_mark "<质控标识>" \
--mark_field_name <质控字段名>
告知用户处理完成。
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input_path | 是 | 输入文件路径 |
--output_path | 是 | 输出文件路径 |
--conditions | 是 | 检验条件,格式:字段名,连续次数(如:Do_ppm,3)多行用换行分隔 |
--time_field | 是 | 时间字段名(用于排序判断连续性) |
--time_format | 是 | 时间格式(如:%Y-%m-%d %H:%M:%S) |
--qc_mark | 否 | 质控标识,默认"等值异常" |
--mark_field_name | 否 | 质控标识字段名,默认QC0000 |
每行格式:字段名,连续次数
示例:
Do_ppm,3
Temp_C,3
pH,3
表示:
| 格式 | 示例 |
|---|---|
| %Y-%m-%d | 2024-01-15 |
| %Y-%m-%d %H:%M:%S | 2024-01-15 14:30:00 |
| %Y/%m/%d | 2024/01/15 |
[OK] Using encoding GB2312 successfully read CSV file
Reading input data: /path/to/input.csv
Writing output data: /path/to/output.csv
Processing completed!
质控标识格式示例:等值异常(Do_ppm) 表示Do_ppm字段连续多次数值相同
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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