根据用户提供的页面列表和业务需求,生成基于Vue前端和Java Spring Boot后端的网站构成文档及详细实现方案。
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概要と使いどころ
根据用户提供的页面列表和业务需求,生成基于Vue前端和Java Spring Boot后端的网站构成文档及详细实现方案。
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根据用户需求生成Python代码,用于读取CSV或Excel文件中的名称和数量列,绘制柱状图并保存为JPG格式。
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精通梅花易数与六爻预测的易经大师,结合求测者性别与所问事项,提供精准的卦象解析。支持物品预测、感情运势及失物找回,并能根据需求提供详细或简洁的解读。
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为单篇或多平台自媒体创作澄清需求并生成可确认的创作简报。用于用户只给一句话选题、一个链接、一份素材、一个产品或模糊创作要求,需要确认目标受众、内容目标、核心判断、角度、深度、调性、证据、禁区和平台差异时。纯数据分析、已确认方向后的改稿和细节微调不使用此 Skill。
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安全追踪热点、研究关键词和拆解竞品内容,并将结果转成原创选题和证据包。用于用户要求找热点、看趋势、分析爆款、研究竞品账号、拆标题或开头、比较内容结构、发现评论需求和判断时效窗口。只做公开信息研究和只读采集,不自动互动、发布或使用主账号登录态抓取竞品。
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Ray分布式视频去重工具。使用精确匹配(MD5哈希)在文档级别删除重复视频,基于Ray分布式框架。 当用户提到视频去重、删除重复视频、分布式去重、大规模视频去重等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"Ray"或"分布式",只要任务涉及大规模视频去重处理, 就应该使用此skill。
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Ray分布式图像去重工具。使用图像哈希精确匹配在文档级别删除重复样本,基于Ray分布式框架。 当用户提到图像去重、删除重复图片、分布式去重、大规模图像去重等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"Ray"或"分布式",只要任务涉及大规模图像去重处理, 就应该使用此skill。
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显式 schema 校验工具。读取结构化数据与用户提供的 schema,检查字段存在性、字段类型、枚举、范围、长度、正则格式、日期格式、表级行数与缺失率约束,并输出校验报告。 当用户提到 schema 校验、结构校验、模式校验、字段存在性检查、字段类型检查、枚举校验、范围校验、格式校验、表头结构校验等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出"schema_validator",只要任务是在检查结构化数据是否符合明确 schema 规则,就应该使用此 skill。 不负责数据清洗、去重、业务合理性判断、跨字段一致性、参照完整性、分布异常分析或数据转换。
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远程格式化器。用于从huggingface hub的存储库加载数据集。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到加载HuggingFace数据集、远程数据集加载、HuggingFace Hub等需求时使用此skill。
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智能引号/排版字符规范化工具。将弯引号、长破折号、省略号等排版字符转为标准 ASCII 形式, 适配 Word/PDF/网页文本的后处理清洗。当用户提到智能引号、弯引号转直引号、排版字符规范化、 长破折号等需求时使用此skill。
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特殊字符过滤器。过滤器将具有特殊字符比率的样品保持在特定范围内。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到特殊字符过滤、特殊字符比例过滤、文本特殊字符检测、清理乱码文本等需求时使用此skill。
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指定字段过滤器。根据指定的字段信息进行筛选。支持对JSONL格式数据指定字段进行过滤。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到字段过滤、字段值筛选、元数据过滤、指定字段过滤、按字段值过滤等需求时使用此skill。
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指定数值字段过滤器。根据指定的数值字段信息进行筛选。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到数值字段过滤、字段范围筛选、数值范围过滤、元数据数值过滤、按数值过滤等需求时使用此skill。
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视频去重工具。使用精确匹配(MD5哈希)在文档级别删除重复视频样本。 当用户提到视频去重、删除重复视频、清理重复视频等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"视频去重",只要任务涉及从包含视频的数据中删除重复视频, 就应该使用此skill。
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单词重复比例过滤器。过滤器将单词级n-gram重复比率的样本保持在特定范围内。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到单词重复过滤、文本重复比例过滤、n-gram重复过滤、清理重复内容等需求时使用此skill。
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拼写变体标准化工具。统一英美拼写差异(colour→color、analyse→analyze 等),内置 153 词条 (含屈折形式 covered/covering 等),支持自定义词典扩展。当用户提到英美拼写统一、拼写变体、 British/American spelling 等需求时使用此skill。
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单词数量过滤器。过滤器,以保持总字数在特定范围内的样本。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到单词数量过滤、文本字数筛选、按单词数过滤、按字数过滤等需求时使用此skill。
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统计与机器学习异常值检测工具。读取结构化表格数据,使用 IQR、Z-score、IsolationForest 或分组标准差一致性方法识别异常值,输出带异常标记、删除异常行或裁剪异常值后的结果文件。 当用户提到异常值检测、离群值识别、IQR、Z-score、IsolationForest、按实验组/分类组检查数值一致性等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出“statistical_outlier_detector”,只要任务涉及结构化数值字段异常识别或分组均值标准差一致性检查,就应该使用此skill。 不负责字段固定阈值上下限校验、枚举值校验、时间序列缺失/频率校验或格式转换。
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停用词过滤器。过滤以保持停止词比率大于特定最小值的样本。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到停用词过滤、停用词比例过滤、文本质量过滤、停用词占比检测等需求时使用此skill。
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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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后缀过滤器。过滤器以保留具有指定后缀的样本。 本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用以下指令进行安装: pip install py-data-juicer 当用户提到后缀过滤、文件类型过滤、按文件后缀筛选等需求时使用此skill。
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系统采样算子。按照固定间隔从数据中进行系统采样,适用于时间序列数据或需要均匀分布样本的场景。 当用户提到系统采样、等距抽样、按间隔取样、均匀抽样等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"系统采样",只要任务涉及从有序数据中按固定步长抽取样本,就应该使用此skill。 不负责分层采样或随机采样。
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时序平缓性检测工具。检测时序数据是否符合渐变规律,包括突变跳点检测(相邻点变化超阈值) 和方向振荡检测(窗口内反复升降),对应功能说明(八)模块中的平缓性检测维度。 当用户提到时序平缓性、渐变规律、突变跳点、方向振荡等需求时使用此skill。
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Tab/空格规范化工具。读取结构化数据文件,执行制表符展开、行尾空格清理与可选公共缩进去除,输出空白已统一的结构化数据文件。 当用户提到Tab转空格、制表符转空格、缩进规范化、行尾空格清除、公共缩进去除等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"tab_space_normalizer",只要任务涉及文本中的Tab/空格归一,就应该使用此skill。 不负责文本内容改写、拼写纠错、重复标点合并或其他非空白字符清理。
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