「json」の検索結果

从PDF文件中提取表格数据，输出为JSON格式。当用户需要从PDF中提取表格时使用此skill。

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提取 PDF 文件元数据并输出 JSON 结果。 当用户提到把这次流程沉淀成 skill、保存为 skill等需求时使用此 skill。

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从零创建PDF文件工具。使用reportlab库生成专业PDF文档，支持自定义页面大小、标题、作者、 以及通过JSON配置内容结构（标题、段落、表格等）。当用户需要生成PDF报告、文档时使用此skill。

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Parquet格式化器。用于加载和格式化parquet类型的文件。 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Parquet格式化、Parquet数据加载、读取Parquet文件、Parquet转JSONL等需求时使用此skill。

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缺失值删除工具。读取结构化表格或 JSONL 数据，删除包含缺失值的行或删除缺失比例过高的列；不负责缺失值填充。 当用户提到删除缺失值、删除空值行、删除空值列等需求时使用此skill。 适用于科研表格和结构化数据的缺失清理，不负责插值、补值、均值填充或其他修复操作。

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文本内部重复片段模糊清理工具。读取 JSONL 文本数据，按文本字段删除近似重复的段落、句子或连续片段，保留首次出现内容并输出清理后的样本。 当用户提到清理重复片段、删除重复段落、去掉近似重复内容等需求时使用此 skill。 即使用户没有明确说出 "duplicate_fragment_cleaner"，只要任务涉及同一文本内部的重复片段清理，就应该使用此 skill。 不负责跨记录去重、摘要改写或语义重写。

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英文文本基础清洗工具。读取英文科研文本，展开常见缩写、修正常见拼写错误并可选规范大小写，输出整理后的 JSONL 数据。 当用户提到英文文本清洗、英文缩写展开、英文拼写纠正、英文文本规整等需求时使用此skill。 适合外文论文、英文实验记录的基础规整，不负责翻译、语法改写或跨语言语义修复。

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关键词提取标注工具。读取包含文本字段的表格或JSONL语料，为每条记录提取核心关键词并写入新增关键词字段。 当用户提到关键词提取、关键词抽取、文本关键词、标签提取等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"keyword_extractor"，只要任务涉及从文本内容中提取重要词汇或短语作为标签，就应该使用此skill。 不负责按预置领域关键词库做相关性筛选、文本清洗、分词结果展开或章节切分。

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最大行长度过滤器。过滤器将最大行长度的样本保持在特定范围内。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 当用户提到最大行长度过滤、文本行长筛选、最长行过滤、按行长度过滤等需求时使用此skill。

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CSV格式化器。用于加载和格式化csv类型的文件。 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CSV格式化、CSV数据加载、读取CSV文件、CSV转JSONL等需求时使用此skill。

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数值标准化工具。读取JSONL数据，按指定字段执行Z-score或Min-Max标准化，并保留原始值与变更标记。 当用户提到数值标准化、归一化、字段规整、范围映射等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"data_normalizer"，只要任务涉及对某个数值字段做标准化处理，就应该使用此skill。 不负责四舍五入/小数位统一（见DC3_RoundOff）、文本清洗、类别编码或多字段联合统计分析。

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Track and visualize ML training experiments with Trackio. Use when logging metrics during training (Python API), firing alerts for training diagnostics, or retrieving/analyzing logged metrics (CLI). Supports real-time dashboard visualization, alerts with webhooks, HF Space syncing, and JSON output for automation.

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Guided setup of the tools the design harness can use — image/video generation channels, browser, encoders. Detects what the user already has, explains pros/cons/costs, asks instead of instructing, and saves choices to .omd/config.json so every later design task reuses them. Trigger: 'omd setup', '도구 셋업', '이미지 생성 뭐 쓸 수 있어', 'configure media', '세팅해줘', 'what can you generate'.

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Guided setup of the tools the design harness can use — image/video generation channels, browser, encoders. Detects what the user already has, explains pros/cons/costs, asks instead of instructing, and saves choices to .omd/config.json so every later design task reuses them. Trigger: 'omd setup', '도구 셋업', '이미지 생성 뭐 쓸 수 있어', 'configure media', '세팅해줘', 'what can you generate'.

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Meta tag patterns, structured data (JSON-LD), Core Web Vitals optimization, and SSR/SSG strategies for search visibility.

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PromQL queries, alerting rules, recording rules, Grafana dashboard JSON, SLO

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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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Deep behavioral code analysis agent for Bug Hunter. Performs multi-phase scanning to find logic errors, security vulnerabilities, race conditions, and runtime bugs. Uses doc-lookup (Context Hub + Context7) for framework verification. Reports structured JSON findings.

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Use this skill when the user uploads Excel (.xlsx/.xls) or CSV files and wants to perform data analysis, generate statistics, create summaries, pivot tables, SQL queries, or any form of structured data exploration. Supports multi-sheet Excel workbooks, aggregation, filtering, joins, and exporting results to CSV/JSON/Markdown.

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Build per-H3 writer context packs (NO PROSE): merge briefs + evidence packs + anchor facts + allowed citations into a single deterministic JSONL, so drafting is less hollow and less brittle.

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Bind papers to chapter-level sections first, writing `outline/section_bindings.jsonl` and `outline/section_binding_report.md`.

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Download PDFs (when available) and extract plain text to support full-text evidence, writing `papers/fulltext_index.jsonl` and `papers/fulltext/*.txt`.

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Write structured notes for each paper in the core set into `papers/paper_notes.jsonl` (summary/method/results/limitations).

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