Skip to content
cccskills
FreePublished on GitHub

table_collector

表格文件采集工具。读取单个表格文件或目录中的 csv、tsv、xlsx、xls 文件,执行行记录采集,输出统一结构化表格记录文件。当用户提到表格采集、读取科研数据表、汇总 CSV/TSV/Excel 表格、把本地表格文件转成结构化记录等需求时使用此 skill。

即使用户没有明确说出"表格采集",只要任务涉及把本地结构化表格文件内容收集成统一记录,就应该使用此 skill。不负责表格清洗、空行删除、字段去空格、格式校验、字段过滤或格式转换。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

Works withExcel
See how to install

Files included (4)

  • SKILL.md4.7 KB
  • scripts/example_input.json169 B
  • scripts/run_table_collector.py7.7 KB
  • skill.json2.5 KB

SKILL.md (original)

Review the instructions the agent will receive before you install.

Table Collector 表格采集 Skill

功能概述

本 skill 用于读取单个结构化表格文件或目录中的表格文件,将每一行采集为统一结构化记录,并输出为 JSONL、JSON 或 CSV。

触发条件

当用户请求以下任务时,应使用此 skill:

  • 表格文件采集
  • 读取科研数据表
  • 汇总 CSV、TSV、Excel 表格内容
  • 将本地表格文件转为结构化记录
  • 为后续清洗、校验、入库准备统一表格输入

不适用于 PDF 表格抽取、图片表格识别、表格清洗、空行删除、字段去空格、格式结构校验、字段过滤或格式转换;这些任务需要使用对应的文档、图像、清洗、校验、筛选或转换 skill。

核心参数说明

必需参数

参数说明
--input输入表格文件或目录路径
--output输出文件路径

可选参数

参数说明默认值
--encodingCSV/TSV 文件编码,auto 会按常见编码尝试读取auto
--recursive是否递归采集子目录中的表格文件False
--add_metadata是否为每行记录添加 _meta 来源文件元信息True
--output_format输出格式,支持 jsonl、json、csv、autojsonl

输入文件格式

输入可以是单个受支持表格文件,也可以是包含受支持表格文件的目录。目录模式只采集 .csv、.tsv、.xlsx、.xls,其它扩展名会跳过。

input_dir/
  station_observations.csv
  station_observations.tsv
  nested/station_observations.xlsx
  skip.txt

使用方法

递归采集目录并输出 JSONL

python scripts/run_table_collector.py \
  --input ./input_dir \
  --output ./table_collector_output.jsonl \
  --encoding auto \
  --recursive true \
  --add_metadata true \
  --output_format jsonl

采集单个表格文件并输出 JSON

python scripts/run_table_collector.py \
  --input ./station_observations.csv \
  --output ./table_collector_output.json \
  --output_format json

处理示例

输入文件参数效果预期结果
station_observations.csv支持的 .csv 文件每个数据行采集为一条记录
station_observations.tsv支持的 .tsv 文件每个数据行采集为一条记录
nested/station_observations.xlsx--recursive true每个数据行采集为一条记录
skip.txt非支持扩展名不进入采集列表

输出示例

{"sample_id": "QYZ-001", "domain": "forest", "value": "12.4", "_meta": {"source_file": "station_observations.csv", "filename": "station_observations.csv", "row_count": 12, "collected_at": "2026-06-12 10:00:00"}}

环境要求

使用仓库内 Python 环境运行;Windows bash 下建议加 PYTHONIOENCODING=utf-8 避免中文控制台编码问题。Excel 读取需要运行环境已安装 openpyxl。

注意事项

  1. --recursive false 时只扫描输入目录第一层文件。
  2. --add_metadata false 时输出记录只包含原始表格字段。
  3. 输出文件扩展名不会自动决定格式,除非 --output_format auto。

Reviews

No reviews yet. Tell others what you thought.

Comments

No login needed. Share how it worked for you, ask a question, or note where it did not run.

No comments yet. Be the first to write one.

Comments are published right away. Do not include personal information such as email addresses or phone numbers. Up to 2 URLs.

0 / 1,000 characters

This form is protected by reCAPTCHA, and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

More skills from this repository

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。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 17, 2026

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。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 17, 2026

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。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 17, 2026

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。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 17, 2026

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。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 17, 2026

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。

The English summary is being prepared. Showing the original description.

cas-bigdatalab/piflow541Updated Oct 17, 2026

See all skills by cas-bigdatalab

Report a problem with this skill