「csv」の検索結果

分析结果落盘算子。用户提到结果保存、导出CSV、结果存储时调用。

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结构化数据分层采样工具。读取 JSONL、JSON、CSV、TSV、XLSX、XLS 等结构化数据，按指定字段分层后无放回抽取样本，输出保留原字段结构的采样结果。 当用户提到分层采样、类别平衡采样、按标签抽样、训练集分层划分等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"stratified_sampler"，只要任务涉及按字段分层并进行代表性抽样，就应该使用此skill。 不负责随机采样、领域均衡采样、批量切分、时间窗口抽样或格式转换。

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数值数据阈值检验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），检查数值字段是否在指定的门限范围内，不允许超出门限值之外，最后输出为同格式的文件。当用户需要对数据进行阈值检验、数值范围检查、数据质量控制等操作时使用此skill。

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从CSV数据集中随机抽取样本。支持按比例（0-1）或固定数量抽取，当两者同时提供时取较小值。

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字段分布校验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），按模式检查数值字段统计特征或分类字段频率分布是否合理。 数值模式用于检查均值、标准差、中位数、分位数等统计量；分类模式用于检查类别数上限和单类占比是否异常。 当用户提到分布校验、统计特征验证、类别频率检查、类别倾斜检测等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分布校验"，只要任务涉及验证字段整体分布是否偏移或失衡，就应该使用此skill。

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结构化表格重复行检测工具。仅检查CSV/TSV/Excel等表格型数据中的完全重复记录或指定列子集重复， 标记后续重复行并保留首次出现；不处理文本片段清理、文档去重或其他字段质控。

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低信息量过滤工具。读取结构化数据文件，对指定文本列同时校验字符总数与行数是否落在阈值区间内，输出过滤后的合规行。 当用户提到低信息量过滤、字符数筛选、短文本过滤、超长文本过滤、行数过滤、信息量阈值等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"低信息量"，只要任务涉及同时按字符数和行数两个维度过滤文本行，就应该使用此skill。 不负责按单词数过滤（用words_num_filter）、按token数过滤（用token_num_filter）、按最长单行长度过滤（用maximum_line_length_filter）或按平均行长度过滤（用average_line_length_filter）。与这些skill的关键区别在于：本skill同时校验字符总数与行数两个维度，且原生支持CSV/TSV/Excel多列输入、不依赖data_juicer。

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Markdown标记清除工具。读取Markdown文件，去除Markdown语法标记（标题#、加粗**、斜体*、链接[]()、代码块```、引用>、列表标记等），输出纯文本文件。 当用户提到Markdown清洗、去除MD标记、MD转纯文本等需求时使用此skill。 适用于Markdown文件的语法净化，不负责CSV/表格数据的结构清洗。

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字符串空格清理工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），检查所有字符串类型（object）字段， 删除字段值前后多余的空格，然后输出为相同格式的文件。当用户提到空格清理、去除空格、trim、清理字符串空格等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"空格清理"，只要任务涉及读取结构化文件并删除字符串字段的前后空格，就应该使用此skill。

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空行清洗工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），删除所有列为空的行（空行）， 然后输出为相同格式的文件。当用户提到空行清洗、清理空行、删除空行、处理空白行、净化数据文件等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"空行清洗"，只要任务涉及读取结构化文件并删除空行，就应该使用此skill。

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跨字段比较校验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），检查两个字段之间的逻辑约束关系 是否满足（如 start < end、min ≤ max、price >= cost），支持六种比较运算符，多约束可组合使用。 当用户提到跨字段校验、字段间比较、逻辑约束检查、大小关系验证等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"跨字段"，只要任务涉及验证两个字段值之间的逻辑关系，就应该使用此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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Structured data extraction - tables, pricing, products, API endpoints with schema

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Data ingestion patterns for loading data from cloud storage, APIs, files, and streaming sources into databases. Use when importing CSV/JSON/Parquet files, pulling from S3/GCS buckets, consuming API feeds, or building ETL pipelines.

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Instantiate or update a workspace `UNITS.csv` from a selected pipeline and units template (deps/checkpoints/acceptance).

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Seederive 非结构化数据打标平台，使用 LLM 对文本、语音、图片数据进行批量分析处理。 当用户提到以下任何场景时必须使用此 Skill：数据打标、标注、情感分析、标签分类、 观点提取、翻译、评论分析、水军识别、内容评分、标签库管理、提示词优化。 即使用户没有直接提到「Seederive」，只要涉及对一批文本做分类/打标/分析/翻译/评分， 或者提到「帮我分析这些评论」「这些数据的情感是什么」「识别水军」「提取观点」 「翻译这批内容」「建个标签体系」「效果不好帮我优化」等表述，都应触发此 Skill。 也适用于用户提供 CSV/Excel 文件要求批量处理的场景。

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Create animated, explorable editorial diagrams in 45 types (architecture, flowchart, sequence, state, ER, DB schema, UML class, swimlane, timeline, gantt, journey, tree, org chart, nested, venn, quadrant, fishbone, wardley, bar, line, scatter, sankey, treemap, heatmap, 3D isometric objects, floor plans and exploded views) as standalone HTML from a short JSON spec. Use when the user asks to draw, diagram, chart or visualize a system, codebase, flow, process, API call sequence, hierarchy, data or a physical object (a chair); to convert Mermaid, Graphviz/DOT, PlantUML, D2, draw.io, Excalidraw, SQL or CSV into a clean diagram; or to export a diagram as PNG, JPEG, SVG, GIF or MP4. Also for everyday plans: trips, moves, job hunts, approvals, budgets, where money goes.

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Use when you need to write unit tests for Spring Boot applications — including pure unit tests with @ExtendWith(MockitoExtension.class) for @Service/@Component, slice tests with @WebMvcTest and @MockitoBean for controllers, @JsonTest for JSON serialization, parameterized tests with @CsvSource/@MethodSource, test profiles, and @TestConfiguration. For framework-agnostic Java use @131-java-testing-unit-testing. For integration tests use @322-frameworks-spring-boot-testing-integration-tests. This should trigger for requests such as Review Java code for Spring Boot unit tests; Apply best practices for Spring Boot unit tests in Java code; Write Mockito-first unit tests for Spring Boot services; Avoid unnecessary @SpringBootTest in Spring unit tests; Review Spring Boot slice-free unit test design. Part of Plinth Toolkit

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海外跨平台热文搜索 — 输入任意关键词（中文/英文），一次搜索 X / TikTok / YouTube 三平台热门内容，每平台 Top N（默认5）统一列表（平台/标题/作者/播放/点赞/评论/发布时间/链接），终端分组表格 + CSV 导出 + 交互式 HTML 报告（卡片/表格双视图）。按关键词语言智能优先同语言内容（中文词→中文优先，英文词→英文优先，其余语言兜底）。当用户需要搜索海外平台热点、跨平台内容对比、话题/竞品舆情监控、选题素材采集时使用。

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今日头条爆款内容查询 — 输入关键词搜索今日头条最新作品（图文/视频），支持按阅读量/时间排序、限定时间范围，终端表格展示 + CSV 导出 + 交互式 HTML 报告。当用户需要搜索今日头条热门内容、追踪头条热点、分析爆款文章时使用。

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公众号搜索爬虫 — 通过关键词搜索微信公众号文章，终端表格展示（标题/作者/阅读/点赞/分享/收藏/发布时间/文章链接），自动导出 CSV 并生成交互式 HTML 报告。当用户需要搜索、爬取或浏览公众号文章时使用；也适用于行业热点追踪、竞品内容分析、素材灵感搜集等场景。

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This skill handles file format conversions across documents (PDF, DOCX, Markdown, HTML, TXT), data files (JSON, CSV, YAML, XML, TOML), and images (PNG, JPG, WebP, SVG, GIF). Use when the user requests converting, transforming, or exporting files between formats. Generates conversion code dynamically based on the specific request.

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Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting, cleaning messy data); create a new spreadsheet from scratch or from other data sources; or convert between tabular file formats. Trigger especially when the user references a spreadsheet file by name or path — even casually (like "the xlsx in my downloads") — and wants something done to it or produced from it. Also trigger for cleaning or restructuring messy tabular data files (malformed rows, misplaced headers, junk data) into proper spreadsheets. The deliverable must be a spreadsheet file. Do NOT trigger when the primary deliverable is a Word document, HTML report, standalone Python script, database pipeline, or Google Sheets API integration, even if tabular data is involved.

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Convert various file formats (PDF, Office documents, images, audio, web content, structured data) to Markdown optimized for LLM processing. Use when converting documents to markdown, extracting text from PDFs/Office files, transcribing audio, performing OCR on images, extracting YouTube transcripts, or processing batches of files. Supports 20+ formats including DOCX, XLSX, PPTX, PDF, HTML, EPUB, CSV, JSON, images with OCR, and audio with transcription.

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