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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批量阈值检验工具。读取被检验表和阈值表,将数据列的值与阈值表中定义的上下限进行比对, 识别并标记超出允许范围(包括上限和下限)或为空值的数据点,最后输出为相同格式的文件。 当用户提到批量阈值检验、阈值表校验、多字段阈值检查、范围校验等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"批量阈值",只要任务涉及根据阈值表进行多字段范围校验,就应该使用此skill。
インストール方法を見る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用于将数据表中的字段值与阈值表中定义的上下限进行批量比对,识别并标记超出允许范围(包括上限和下限)或为空值的数据点。
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
阈值表必须包含以下三列:
field:字段名max_value:最大值min_value:最小值向用户确认:
在 scripts/ 目录下找到 QC5_BatchThresholdCheck.py,使用Python执行:
python scripts/QC5_BatchThresholdCheck.py \
--original_data_path <被检验表> \
--threshold_data_path <阈值表> \
--output_path <输出文件> \
--qc_mark "<质控标识>" \
--mark_field_name <质控字段名>
告知用户处理完成,异常数据已标记质控标识。
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--original_data_path | 是 | 被检验数据文件路径 |
--threshold_data_path | 是 | 阈值表文件路径 |
--output_path | 是 | 处理后数据输出路径 |
--qc_mark | 是 | 质控标识(如QC5) |
--mark_field_name | 否 | 质控标识字段名,默认QC0000 |
| field | max_value | min_value |
|---|---|---|
| age | 120 | 0 |
| height | 300 | 0 |
| weight | 500 | 1 |
[OK] Using encoding GB2312 successfully read CSV file
Successfully read file: /path/to/original.csv, shape: (1000, 18)
Successfully read file: /path/to/threshold.csv, shape: (5, 3)
Successfully written file: /path/to/output.csv
Processing completed! Output saved to: /path/to/output.csv
质控标识格式示例:QC5(age,height) 表示age和height字段超出阈值范围
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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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