「cleaning」の検索結果

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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リモート環境やDockerで、導入・連携・実操作のテストを進めるスキル。コードの信頼性に応じた環境の選択から、障害調査と実行後の後片付けまで扱います。

• クリーン環境でのパッケージ導入テスト
• 実サービスとの連携を検証したいとき
• macOS・Windows・WSL2の動作確認

実装完了後に全テストを確認し、ローカルでのマージ、Pull Request作成、現状維持を選んで進めます。選択と作業環境に応じてブランチや作業領域を整理します。

• 完成した機能をローカルでマージする
• ブランチをpushしてPRを作る
• 完成した変更を後で統合したいとき

Google Drive から文書・表・スライドを探し、内容を確認して要約・編集・整理します。計画書や管理表の統合、重複や古い資料の見直しにも使えるスキル。

• 現行の計画書を探して要約したいとき
• 共有の顧客一覧を整理したいとき
• Google Slides への取り込みと整理

チームの開発に合うGitのブランチ運用を選び、コミットやプルリクエストの書き方、履歴の整理、変更の衝突解消、リリース管理まで手順を整えるスキル。

• 新規プロジェクトのブランチ運用選定
• コミット文とPR説明の統一
• PR前にローカルの履歴を整理したいとき

Processes and analyzes data with resident-kernel engines (DuckDB, Polars) and one-shot tools. Use for CSV/parquet/JSON analysis, group-by/join/aggregation, time series, distributions, cleaning, or plotting a dataset.

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Test Cherry Studio PRs by resolving and checking out a PR, statically inspecting its changes, running interactive UI tests against a safely tracked Electron instance through CDP, producing a structured report, cleaning up only the owned test instance, and restoring the original branch.

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Draft or audit manuscript Data/Code Availability statements, dataset access routes, repository plans, and FAIR metadata. Use for 数据可用性声明、数据共享、数据仓库选择 and dataset citations; not general data cleaning or statistical analysis.

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Create, revise, audit, and export manuscript scientific figures in Python or R. Use for 论文配图、科研绘图、多面板图 and submission-ready plots, or explicitly requested AI-generated graphical abstracts and mechanism schematics. Not for interactive dashboards, data cleaning, or statistics-only analysis.

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Audits, writes, and refines maintained first-party source-code comments and declaration-level documentation across languages. Use when adding, editing, reviewing, cleaning up, or auditing comments, doc comments, docstrings, TODO, FIXME, NOTE, suppressions, or other source commentary, including while modifying code and deciding whether a comment is warranted at all. Defaults to no comment unless it preserves meaningful, non-obvious information that cannot reasonably be recovered from the code or nearby repository context.

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GPU-accelerated data curation for LLM training. Supports text/image/video/audio. Features fuzzy deduplication (16× faster), quality filtering (30+ heuristics), semantic deduplication, PII redaction, NSFW detection. Scales across GPUs with RAPIDS. Use for preparing high-quality training datasets, cleaning web data, or deduplicating large corpora.

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Manage local SEO for service-area businesses — appliance repair, HVAC, plumbing, cleaning, and any business that serves customers at their location. Use when the user wants to: audit Google Business Profile, generate neighborhood service area pages, check NAP consistency across directories, create LocalBusiness schema, or write review responses. Triggers: 'local SEO', 'Google Business Profile', 'GBP', 'service area page', 'NAP consistency', 'local citations', 'LocalBusiness schema', 'review responses', 'Google Maps ranking'. NOT for national SEO (use seo-audit). NOT for general schema (use schema-markup). NOT for AI answer-engine visibility (use aeo).

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Creates programmatic video with React via Remotion — compositions, sequences, and motion graphics animated with useCurrentFrame() and rendered to MP4. USE WHEN video, animation, motion graphics, video rendering, React video, render video, animate content, make a short, create animations, video overlay, explainer video, animated explainer, content to video, programmatic video. NOT FOR static images, diagrams, or illustrations (use Art), tight-cut filler removal from raw talking-head recordings (that is video editing, not motion graphics), or audio-only podcast cleaning (use AudioEditor).

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Find and merge duplicate Linear issues — group reports of the same underlying bug, pick the survivor, and move the evidence across. Use when the backlog has grown noisy, someone asks whether an issue is already reported, or you are cleaning up before planning.

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GPU-accelerated data curation for LLM training. Supports text/image/video/audio. Features fuzzy deduplication (16× faster), quality filtering (30+ heuristics), semantic deduplication, PII redaction, NSFW detection. Scales across GPUs with RAPIDS. Use for preparing high-quality training datasets, cleaning web data, or deduplicating large corpora.

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Performs pandas DataFrame operations for data analysis, manipulation, and transformation. Use when working with pandas DataFrames, data cleaning, aggregation, merging, or time series analysis. Invoke for data manipulation tasks such as joining DataFrames on multiple keys, pivoting tables, resampling time series, handling NaN values with interpolation or forward-fill, groupby aggregations, type conversion, or performance optimization of large datasets.

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Refactor SwiftUI view files into stable, testable structure. Use when splitting large views, tightening data flow, or cleaning Observation ownership.

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Transform verbose voice input into structured, token-efficient Claude prompts. Use when cleaning up voice memos, dictation output, or speech-to-text transcriptions that contain filler words, repetitions, and unstructured thoughts.

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3-phase issue backlog management with audit, deep analysis, and validated triage actions. Use when triaging GitHub issues, sorting bug reports, cleaning up stale tickets, or detecting duplicate issues. Args: 'all' to analyze all, issue numbers to focus (e.g. '42 57'), 'en'/'fr' for language, no arg = audit only.

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对多 Sheet Excel 进行智能清洗、跨表核对与可视化分析。。

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读取多 sheet Excel 文件，动态识别目标列进行统计，并使用正则清洗文本字段提取中文字符，最终输出标准化 Excel 文件。

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用于大规模Excel数据的预处理，通过统计总行数判断是否转换为Parquet格式以提升读写效率，并使用正则表达式清洗指定文本列（如仅保留中文字符），最后导出清洗后的文件并提供下载链接。

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Excel 数据分析多步编排器。覆盖：(1) 读取多 Sheet Excel 文件并统计行数，(2) 大文件检测（≥10k 行自动 Parquet 优化），(3) 数据清洗（缺失值、文本标准化、无效字符），(4) 条件筛选与分类提取，(5) 跨 Sheet 统计聚合，(6) 导出 Excel/CSV 并提供下载链接。覆盖从数据读取到报告生成全流程，按步骤编排 capability 子 skill。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill，不要自行写几行 pandas 就回答**：①用户出现触发词：Excel 分析 / 表格分析 / 数据分析 / 数据清洗 / 数据统计 / 数据筛选 / 数据可视化 / 数据导出 / 汇总统计 / 透视表 / 分组统计 / 交叉分析 / 趋势分析 / 对比分析 / 异常值检测 / 去重 / 缺失值处理 / Excel 报告 / 生成报表 / analyze Excel / data analysis / data cleaning / pivot table；②用户上传或指定了 .xlsx / .xls / .csv 文件并要求分析、清洗、统计或可视化；③任务涉及多 Sheet 读取、条件筛选、分类汇总、图表生成中的任意一项；④用户要求导出带格式的 Excel 报告或下载链接。仅不用于：不涉及表格数据的纯文本处理、图片分析（使用 sn-da-image-caption）、单个公式计算的简单问答。

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Enable nullable reference types in a C# project and systematically resolve all warnings. USE FOR: adopting NRTs in existing codebases, file-by-file or project-wide migration, fixing CS8602/CS8618/CS86xx warnings, annotating APIs for nullability, cleaning up null-forgiving operators, upgrading dependencies with new nullable annotations. DO NOT USE FOR: projects already fully migrated with zero warnings (unless auditing suppressions), fixing a handful of nullable warnings in code that already has NRTs enabled, suppressing warnings without fixing them, C# 7.3 or earlier projects. INVOKES: Get-NullableReadiness.ps1 scanner script.

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