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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格式一致性校验工具。读取被检验表和标准化数据模式表,比对两者的表头结构(字段名、字段数量)是否一致, 校验通过后输出数据文件。当用户提到格式一致性校验、表头校验、数据结构比对、字段一致性检查等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"格式一致性",只要任务涉及比对数据表结构与标准模式结构,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用于将被检验表的数据表结构与标准化数据模式结构进行比对校验,确保表头(字段名、字段数量)完全一致,校验通过后输出数据文件。
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
如果校验失败,脚本会抛出异常并显示具体的不匹配字段信息。
需要校验的数据文件,支持CSV、TSV、Excel、SPSS等格式。
标准化的数据模式表,包含正确的字段结构(字段名、字段顺序)。
| 参数 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
--original_path | 是 | 被检验表文件路径(需要校验的文件) | |
--standard_path | 是 | 标准化数据模式表路径(包含正确字段结构) | |
--output_path | 是 | 校验通过后输出文件路径 |
向用户确认:
在 scripts/ 目录下找到 table_schema_structure_check.py,使用Python执行:
python scripts/table_schema_structure_check.py --original_path <被检验表> --standard_path <标准模式表> --output_path <输出文件>
[OK] Using encoding GB2312 successfully read CSV file
Successfully read file: /path/to/original.csv, shape: (1000, 18)
Successfully read file: /path/to/standard.csv, shape: (50, 18)
Successfully written file: /path/to/output.csv
Format consistency check passed! Data output to: /path/to/output.csv
########## Exception: 一致性检查异常:输入的数据表结构与标准化数据模式结构的字段数目不一致!!!
########## Exception: 输入的数据表结构与标准化数据模式结构,以下字段未对应:
字段A:字段X
字段B:字段Y
########## Exception: 一致性检查异常:输入的数据表结构与标准化数据模式结构不一致!!!
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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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