根据数据规模动态选择处理策略,对多表数据进行合并、统计筛选,并利用 openpyxl 实现关键指标的自动化样式高亮与格式化导出。
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概要と使いどころ
根据数据规模动态选择处理策略,对多表数据进行合并、统计筛选,并利用 openpyxl 实现关键指标的自动化样式高亮与格式化导出。
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利用交叉表与热力图对分类数据进行多维度占比分析,适用于奖项分布、绩效评估或市场占有率等结构化数据的清洗与可视化。
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Word / PDF / PPT 文档解析与数据分析引擎。覆盖三类文件格式的全量提取、表格数值化、图表理解与跨文档汇总分析。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**:①用户上传或指定了 .docx / .doc / .pdf / .pptx / .ppt 文件并要求分析、提取或统计其中内容;②用户出现触发词:Word分析 / PDF解析 / PPT提取 / 文档分析 / 报告解析 / 幻灯片分析 / 发票提取 / 合同分析 / 文档统计 / 错别字 / 语病 / 字号检查 / 简历分析 / 多文档对比;③任务涉及从文档中提取表格、数值、图表、格式(颜色/高亮/字号)、组织架构、时间线等结构化信息。仅不用于:Excel/CSV 数据分析(使用 sn-da-excel-workflow)、纯图片分析(使用 sn-da-image-caption)。
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R语言实证分析优化Skill。优化R代码效率、处理大规模面板数据、加速回归计算(并行化、向量化、向量化)。触发词:R语言优化/R加速/R性能优化/大规模数据处理/R optimization
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根据研究者提供的**研究计划书(Research Proposal)**执行基于**外国(美国/欧盟/英国/日本/跨国)制度环境**的公司金融类实证研究全流程。**启动后第一件事:根据计划书的主题、识别策略、贡献边际与样本范围,从外国 CF 顶刊池(AER/QJE/JPE/JF/JFE/RFS/JFQA/JAR/JAE/MS/JCF/JBF 等 25+ 期刊)中推荐 5 本最匹配的目标期刊([J1]–[J5]),等待研究者明确选定一本;该期刊决定 main.tex 的 bibliographystyle、Section 骨架、Introduction 风格与表注规范**。然后用 Python 完成数据清洗、描述性统计、基准回归、内生性检验(IV/2SLS、DML)、平行趋势、异质性、机制、稳健性检验与图表绘制。LaTeX 表格和图像严格遵循 template/ 示例格式,研究逻辑与排版严格遵循 rule/ 下的《通用实证研究逻辑与规范总结》与《回归表写作规范总结》。数据集与政策集从 asset/ 中按计划书中的关键词检索(WRDS / NBER/Fed releases / FRED / 全球宏观库)。**当计划书预期的实证结果无法实现时(系数不显著、平行趋势不通过、IV 弱工具、机制不成立等),skill 自动切换备选方案直至完成研究项目**。最终交付物:Python 代码 + LaTeX 表格 + 图像(.pdf/.png)。触发条件:研究者提交研究计划书(含 X→Y 假设、识别策略、样本、政策冲击等)。
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根据研究者提供的**研究计划书(Research Proposal)**执行基于中国制度环境的公司金融类实证研究全流程。**启动后第一件事:根据计划书的主题、识别策略、贡献边际与样本范围,从中国-context 英文顶级期刊池(JF/JFE/RFS/JFQA/MS/JCF/JBF/JAR/JAE/TAR/CAR/JIBS/China Economic Review/PBFJ 等 25+ 期刊)中推荐 5 本最匹配的目标期刊([J1]–[J5]),等待研究者明确选定一本;该期刊决定 main.tex 的 bibliographystyle、Section 骨架、Introduction 风格与表注规范**。然后用 Python 完成数据清洗、描述性统计、基准回归、内生性检验(IV/2SLS、DML)、平行趋势、异质性、机制、稳健性检验与图表绘制。LaTeX 表格和图像严格遵循 template/ 示例格式,研究逻辑与排版严格遵循 rule/ 下的《通用实证研究逻辑与规范总结》与《回归表写作规范总结》。数据集与政策集从 asset/ 中按计划书中的关键词检索。**当计划书预期的实证结果无法实现时(系数不显著、平行趋势不通过、IV 弱工具、机制不成立等),skill 自动切换备选方案直至完成研究项目**。最终交付物:Python 代码 + LaTeX 表格 + 图像(.pdf/.png)。触发条件:研究者提交研究计划书(含 X→Y 假设、识别策略、样本、政策冲击等)。
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查询未来 N 天的节日、纪念日、电商节点、行业事件,为创作者提供内容蹭点。 覆盖中国节假日、国际节日、电商大促、行业展会、考试节点、体育赛事等。 当用户说"未来有什么节日"、"下个月有什么可以蹭"、"节点日历"、"营销日历"、 "有什么热点可以提前准备"、"内容日历节点"、"最近有什么节日"、 "什么时候有大促"、"节日营销"时触发。 和 skill-content-calendar 的区别:content-calendar 排内容发布日程, event-calendar 提供节日和事件的数据查询,是选题灵感的上游数据源。
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分析发布日志数据,从发布时间、标签效果、内容类型、粉丝增长四个维度归因内容表现,输出可执行的优化建议。 当用户说"发布数据分析""归因分析""什么时间发好""标签效果""内容表现分析""发布日志分析"时使用。 和 skill-social-performance-review 的区别:本 SKILL 从发布日志做四维归因,review 做跨平台月度组合复盘。
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基于现有内容数据和画像迭代优化内容策略。分析过去一段时间的内容表现、画像信息、 行业趋势,给出下一阶段的内容方向调整、新赛道建议、内容形式优化、发布节奏调整、 画像微调等策略建议。当用户说"下一步怎么做"、"策略建议"、"怎么调整"、"内容方向"、 "下个月策略"、"优化建议"、"迭代方向"时触发。 和 skill-content-strategy 的区别:content-strategy 从零制定策略, strategy-advisor 基于现有数据做迭代优化。
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把 CSV、Excel 或 JSON 数据生成包含 KPI、图表和洞察的完整可视化报告页。当用户说“数据报告、CSV/Excel 转报告、做 KPI 看板、生成可视化报告页”时使用。单张图表用 chart-visualization;信息图或 GIF 动画图表用 infographic。
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计算内容营销 ROI:根据投放数据算出 CTR/CPC/CPM/ROAS 等指标,对比行业基准,支持单活动分析与多活动横向比较。 当用户说"算ROI""投放效果""CTR/CPC/CPM/ROAS""投产比""广告效果""投放数据分析""活动ROI"时使用。
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生成适合微博、知乎、公众号或 X/Twitter 分享的 16:9 横版金句卡和数据卡。当用户说“做金句卡、语录卡、数据卡、横版分享卡”时使用。小红书竖版知识卡用 card-xiaohongshu,竖版营销海报用 poster-hero。
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将数据或文字内容转化为可视化信息图,支持静态(AntV)和动画 GIF 两种模式。当用户需要制作信息图、数据可视化、流程图、对比图、动画图表、GIF 图表、思维导图、SWOT 分析图时调用。本地渲染信息图/GIF 动画;要单张静态图片 URL 用 chart-visualization,要 CSV/JSON→整页报告用 data-report
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数据库迁移最佳实践,涵盖模式变更、数据迁移、回滚以及零停机部署,适用于PostgreSQL、MySQL及常用ORM(Prisma、Drizzle、Django、TypeORM、golang-migrate)。
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在 Swift 中使用 actor 实现线程安全的数据持久化——基于内存缓存与文件支持的存储,通过设计消除数据竞争。
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ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析以及高性能分析工作负载的数据工程最佳实践。
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Swift 中使用 actor 实现的线程安全数据持久化 —— 结合内存缓存与文件存储,从设计上消除数据竞争。
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ClickHouse数据库模式、查询优化、分析以及高性能分析工作负载的数据工程最佳实践。
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ClickHouse 数据库模式、查询优化、分析以及高性能分析负载的数据工程最佳实践。
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跨 PostgreSQL、MySQL 及常用 ORM(Prisma、Drizzle、Django、TypeORM、golang-migrate)的模式变更(schema changes)、数据迁移、回滚及零停机部署(zero-downtime deployments)的数据库迁移最佳实践。
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使用 OpenAlex 与 AnySearch 两个真实数据源并行搜索、交叉匹配和输出可追溯论文元数据。
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郑希观点库——基于易方达基金经理郑希 2012–2026 年全部公开观点原文语料,外加从语料蒸馏、有本人原话佐证的郑希投资方法的可溯源 research skill。能做: (1) 溯源问答——他怎么看 AI算力/光通信/新能源/半导体/ROE 等,引用其原话作答; (2) 讲解他的投资方法/框架/选股逻辑;(3) 前瞻应用——用他的方法分析当下任意主题/行业/个股,语料没谈过也能据框架推演; (4) 风格化点评——用他季报/手记的口吻写市场点评、季度展望; (5) 言行对照——用他全部基金真实数据(季度持仓/净值/业绩/规模/任职回报)核对"说的"与"买的",或答他的业绩/重仓/规模; (6) 全市场查询对比——内置约 2.7 万只基金列表,按需抓任意基金真实数据做查询或与郑希对比; (7) 郑希框架评分——给一只基金按他的方法打分(多像郑希会买的)。 When the user mentions 郑希/易方达郑希/zhengxi, asks his view on a sector/stock/theme, his 投资方法/框架/选股/风格/持仓/业绩/净值/规模, wants to apply his approach, a commentary 用郑希口吻, to check words vs holdings, or to look up/compare/score ANY China mutual fund (任意基金/某基金经理/同类对比/给基金打分)——use this skill, even if they don't say "skill", even if the topic isn't in his corpus (fall back to his method). 引用忠于原文、不杜撰;推演与原话区分。研究学习辅助,非投资建议。
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小红书热点搜集与选题判断。按关键词/赛道拉取近期高互动笔记,输出热点表格、趋势判断和可直接开写的选题建议。当用户说"小红书热点""小红书最近火什么""查一下 XX 赛道的爆款""小红书选题""找小红书素材""这个词在小红书热不热""小红书热榜/热门笔记/爆款笔记""帮我看看小红书数据"时触发。也适用于用户报出一个赛道词(如"减脂餐""通勤穿搭""AI 工具")并问"能不能写"的场景。多数据源自动降级:红狐 API / socialdatax CLI / 怪壳 CLI,均未配置时走 WebSearch 手动兜底。
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