Prepare a finished research report for delivery by converting footnotes into numbered citations, merging sources with the same URL, and appending references. It also uses outline data to organize the summary and contents, while flagging unresolved citations.
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用于终稿完成且脚注需要后处理时：去重 [^key] 引用，转换为 [N] 编号，并追加参考文献。
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
处理 sn-deep-research 的 stitched.md：从 evidence.json 收集 sources[]，将正文中的 [^source_id] 转换为 [N] 编号引用，插入 L0/TOC，并追加参考文献。
python3 scripts/prepare_citations.py \
--report <report_dir>/stitched.md \
--evidence <report_dir>/sub_reports/d1.evidence.json <report_dir>/sub_reports/d2.evidence.json \
--outline <report_dir>/outline.json \
--output <report_dir>/report.md
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--report | 输入 markdown。sn-deep-research 中通常是 stitched.md |
--evidence | 全部 d*.evidence.json，用于收集 source 元数据和修复 claim-id 泄漏 |
--outline | 可选但推荐。提供 L0、TOC 和标题结构信息 |
--output | 输出 markdown。sn-deep-research 中通常是 report.md |
--no-l0 | 关闭 L0 摘要层渲染 |
--no-toc | 关闭 TOC 渲染 |
sources[] 收集引用元数据。[^dN.cM] claim-id 引用泄漏；能映射到 claim evidence 时替换为对应 source_id，不能映射则报告 unresolved。[^source_id]，按首次出现顺序分配编号。[^source_id] → [N]，移除脚注定义行。## 参考文献。report.md 和同目录 citations.json。orphan_citations 非空：不要交付，回 writer/stitcher 修正引用或删除 unsupported 内容。claim_id_leakage.unresolved 非空：不要交付，回 writer 修正 [^dN.cM]。claim_id_leakage.resolved 非空但 unresolved 为空：可以继续，但记录为警告；writer 后续应直接输出 [^source_id]。不传 --outline / --output 时，脚本会覆写 --report 指向的文件，仅做引用编号和参考文献追加。sn-deep-research 正常流程不使用该模式。
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Compare counts and shares for two categories in Excel data. The skill cleans the selected columns, calculates differences and percentages, and produces a summary spreadsheet plus bar and pie charts.
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Analyze Excel data using custom categories, count distributions, and compare groups with charts. Score text using its length, technical terms, numbers, and selected complex concepts, then visualize difficulty levels and the relationship between text length and scores.
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Count categories in a chosen data column after removing missing values and placeholder labels. Calculate each category’s share and create high-resolution charts combining counts, percentages, pie charts, and horizontal bars for distribution reports.
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Clean category and numeric fields in structured data, compare groups with counts and cross-tabulations, and produce charts, Excel results, and a Markdown report. Export visuals as high-resolution PNG and SVG files for use in reports.
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Filter Excel data using candidate column names, RGB color values, text prefixes, and regular expressions, which match text patterns. Calculate totals and averages, then export results to Excel with highlighted rows and a download link.
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Filter rows from Excel or previously converted Parquet files, a format designed for efficient data storage. Summarize matching records by group with counts, percentages, and totals, then export the summary to Excel.
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