「报告」の検索結果

提取指定类别列并统计各类别数量与占比，生成高分辨率的柱状图、饼图等组合可视化报告，适用于分类数据的分布情况分析。

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读取多 Sheet Excel 文件并统计规模，支持大文件向 Parquet 格式转换、分类数据统计及可视化报告生成。

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执行数值型数据的分布分析与异常值检测，支持通过正则表达式从文本中提取误差项并生成高分辨率的箱线图与直方图报告。

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对多Sheet Excel或CSV数据进行分类汇总统计，自动识别关键字段并生成包含占比、数值及美化饼图的可下载分析报告。

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用于处理多Sheet大型Excel文件，支持大文件Parquet格式转换提速，并使用openpyxl生成带条件高亮和自定义样式的格式化Excel报告及下载链接。

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用于分析包含多个Sheet的Excel文件，动态判断数据量级以决定是否转换为Parquet进行大文件处理，并支持跨Sheet的特定字段统计、数据清洗、交叉分析与可视化，最终生成带下载链接的汇总报告。

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对时间序列或分类数据进行多维度趋势分析、百分比清洗、绩效分级建模与预测，并生成高分辨率的可视化综合报告，适用于业务指标监控与预测场景。

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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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一键启用 SenseNova-Skills-DeepResearch，用于行业与市场研究、竞品分析、政策或技术调研、商业尽调、趋势分析、方案对比、事实核查，以及研究报告、白皮书等交付场景。用户提出深度研究、调研、调查、尽调、research/deepresearch，或任务需要跨来源取证、多维度比较和交叉验证时主动使用；Skill 会完成环境检查、SenseNova-Skills-DeepResearch 安装或升级、Harness 与 Search/Camofox 准备、参数确认、研究启动和 Web 进度提示。简单常识问答、单一来源整理和纯文字润色不使用。

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根据Excel总行数自动切换Parquet加速读取，计算特定维度的时间序列平均值，并使用openpyxl输出带有条件格式（如低于均值标绿）和自定义样式的分析报告。

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Complete bug bounty workflow — recon (subdomain enumeration, asset discovery, fingerprinting, HackerOne scope, source code audit), pre-hunt learning (disclosed reports, tech stack research, mind maps, threat modeling), vulnerability hunting (IDOR, SSRF, XSS, auth bypass, CSRF, race conditions, SQLi, XXE, file upload, business logic, GraphQL, HTTP smuggling, cache poisoning, OAuth, timing side-channels, OIDC, SSTI, subdomain takeover, cloud misconfig, ATO chains, agentic AI), LLM/AI security testing (chatbot IDOR, prompt injection, indirect injection, ASCII smuggling, exfil channels, RCE via code tools, system prompt extraction, ASI01-ASI10), A-to-B bug chaining (IDOR→auth bypass, SSRF→cloud metadata, XSS→ATO, open redirect→OAuth theft, S3→bundle→secret→OAuth), bypass tables (SSRF IP bypass, open redirect bypass, file upload bypass), language-specific grep (JS prototype pollution, Python pickle, PHP type juggling, Go template.HTML, Ruby YAML.load, Rust unwrap), and reporting (7-Question Gate, 4 validation gates, human-tone writing, templates by vuln class, CVSS 3.1, PoC generation, always-rejected list, conditional chain table, submission checklist). Use for ANY bug bounty task — starting a new target, doing recon, hunting specific vulns, auditing source code, testing AI features, validating findings, or writing reports. 中文触发词：漏洞赏金、安全测试、渗透测试、漏洞挖掘、信息收集、子域名枚举、XSS测试、SQL注入、SSRF、安全审计、漏洞报告

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Local-tooling companion to the bug-bounty orchestrator — carries the SAME complete bug-bounty workflow, but reach for THIS variant when you also need to resolve where tools, wordlists, and clones are installed on the local machine (jhaddix, SecLists, trufflehog, ffuf, dalfox, ghauri); for pure orchestration/routing use the bug-bounty skill. Workflow it covers — recon (subdomain enumeration, asset discovery, fingerprinting, HackerOne scope, source code audit), pre-hunt learning (disclosed reports, tech stack research, mind maps, threat modeling), vulnerability hunting (IDOR, SSRF, XSS, auth bypass, CSRF, race conditions, SQLi, XXE, file upload, business logic, GraphQL, HTTP smuggling, cache poisoning, OAuth, timing side-channels, OIDC, SSTI, subdomain takeover, cloud misconfig, ATO chains, agentic AI), LLM/AI security testing (chatbot IDOR, prompt injection, indirect injection, ASCII smuggling, exfil channels, RCE via code tools, system prompt extraction, ASI01-ASI10), A-to-B bug chaining (IDOR→auth bypass, SSRF→cloud metadata, XSS→ATO, open redirect→OAuth theft, S3→bundle→secret→OAuth), bypass tables (SSRF IP bypass, open redirect bypass, file upload bypass), language-specific grep (JS prototype pollution, Python pickle, PHP type juggling, Go template.HTML, Ruby YAML.load, Rust unwrap), and reporting (7-Question Gate, 4 validation gates, human-tone writing, templates by vuln class, CVSS 3.1, PoC generation, always-rejected list, conditional chain table, submission checklist). Use when you need the local install path of a tool / wordlist / clone for a hunt, or as the full-workflow variant when operating from this local toolkit; for general routing use the bug-bounty skill. 中文触发词：漏洞赏金、安全测试、渗透测试、漏洞挖掘、信息收集、子域名枚举、XSS测试、SQL注入、SSRF、安全审计、漏洞报告

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Complete bug bounty workflow — recon (subdomain enumeration, asset discovery, fingerprinting, HackerOne scope, source code audit), pre-hunt learning (disclosed reports, tech stack research, mind maps, threat modeling), vulnerability hunting (IDOR, SSRF, XSS, auth bypass, CSRF, race conditions, SQLi, XXE, file upload, business logic, GraphQL, HTTP smuggling, cache poisoning, OAuth, timing side-channels, OIDC, SSTI, subdomain takeover, cloud misconfig, ATO chains, agentic AI), LLM/AI security testing (chatbot IDOR, prompt injection, indirect injection, ASCII smuggling, exfil channels, RCE via code tools, system prompt extraction, ASI01-ASI10), A-to-B bug chaining (IDOR→auth bypass, SSRF→cloud metadata, XSS→ATO, open redirect→OAuth theft, S3→bundle→secret→OAuth), bypass tables (SSRF IP bypass, open redirect bypass, file upload bypass), language-specific grep (JS prototype pollution, Python pickle, PHP type juggling, Go template.HTML, Ruby YAML.load, Rust unwrap), and reporting (7-Question Gate, 4 validation gates, human-tone writing, templates by vuln class, CVSS 3.1, PoC generation, always-rejected list, conditional chain table, submission checklist). Use for ANY bug bounty task — starting a new target, doing recon, hunting specific vulns, auditing source code, testing AI features, validating findings, or writing reports. 中文触发词：漏洞赏金、安全测试、渗透测试、漏洞挖掘、信息收集、子域名枚举、XSS测试、SQL注入、SSRF、安全审计、漏洞报告

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This skill should be used when the user asks to "write an experiment report", "summarize experimental results", "do experiment retrospection", "write a results report", "写实验总结报告", "写实验复盘", or mentions turning completed experiment artifacts into a structured, decision-oriented research report. It assumes strict analysis should come from `results-analysis` first.

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Generate academic referee reports for economics/finance papers, followed by a 150-word letter to the editor with recommendation (Reject / Major Revision) and Kai Wu signature. Two modes (normal / high-level), configurable number of comments; recommendation choice drives evaluation tone (Reject → negative, Major Revision → neutral). Trigger when user says "referee report" / "write referee report" / "审稿报告" / "写审稿意见" / "generate referee report" / "review this paper".

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双重差分(DID)实证审查Skill。做DID分析前必须检查平行趋势假设、画图可视化、报告违背情况。触发词：DID审查/双重差分检查/平行趋势/DiD reviewer/difference-in-differences

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公司金融实证研究的"漏斗式选题查找器"。互动开场先后询问 (1) 研究方向、(2) 候选标题数量 N， 再扫描全球文献（已出版英文学术期刊 + SSRN working paper + 全球高校 department seminar 1 年内日程），基于 Edmans (2024) "1000 Rejections" 红线生成 N 个候选标题，**通过并行 subagent（Agent 工具）批量生成计划书 + 查新；每个 subagent 必须强制调用 Skill 工具加载 econfin-proposal 与 novelty-check 两个预设 skill 完成各自模块**，**只有当 novelty score >= 9 时（即 JF/JFE/RFS 顶刊层次），subagent 才把 proposal + 查新报告合并的 md 写入 F:\Dropbox\CC\选题大全\<研究方向短名>\（以"简短选题名称-分数"命名，子文件夹名由 Step 0 从用户输入的研究方向派生）；< 9 分的选题在 subagent 内部直接丢弃，绝不写盘、绝不输出**。当用户说"找选题"、"帮我找选题"、"想做 X 方向"、 "empirical CF idea search"、"批量生成研究计划书"、"100 ideas"、"econfin-idea-finder" 时触发。

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给 AI 短剧写剧本：把 novel-outline 的分集梗概落成结构化的场次 + 节拍流（动作节拍与台词行交替）， 台词逐句带说话人与语气，时长逐集按语速确定性折算。产出 script.json + Markdown + 单页评审报告 （时长仪表 / 分集剧本 / 场次总表 / 按角色聚合的台词本，含导出 JSON）。 剧本管戏，分镜管拍——本 skill 不分镜头、无镜号、不写生成提示词，那些是下一层分镜 skill 的活。 10 道质量门全部由脚本确定性检查（每集时长 ±15%、单句 ≤35 字、说话人合法、钩子悬念落纸、 钩子具象前 3 拍内兑现（hookBeat 认领冷开场）、每场至少一个动作节拍、爽点认领、 角色/场景/光照/道具对账上游……）。 有 outline.json 就用 seed 预填每集骨架；给 --art 连光照状态一起对账。 零依赖、零 API key，用当前会话额度。 Use when asked to 写剧本、出剧本、台词、场次、写戏、screenwriting for AI short drama。

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从小说或短故事里拆出角色表、人物画像、形象提示词、音色提示词， 其中形象提示词含一张角色设定图的完整版面指令（左半身像 + 右全身三视图 + 细节条）， 产出 JSON + Markdown + 可交互的 report.html。 报告语言可指定（--lang），默认中文，任意语言都支持；零依赖、零 API key、不出图。 Use when asked to 拆小说角色、分析人物、生成角色卡、character sheets from a novel。

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给 AI 短剧出美术设定集（场景 + 叙事道具）：场景的设计意图、一致性锚点、光照时段变体、 空景提示词；道具的戏剧功能、状态变体、尺度参照、白底无手提示词。 产出 art.json + Markdown + 单页评审报告（含导出 JSON）。 为 AI 生成而设计，不是实拍——环境和道具都是生成资产，交付的是让它们跨集长一样的一致性方案； 10 道质量门全部由脚本确定性检查（锚点 3–5、无人无手、白底可抠、尺度短语、提示词英文……）。 有 novel-outline 的 outline.json 就用 seed 预填场景清单与出现集。 零依赖、零 API key、不出图——交付的是提示词，出图在下游。 Use when asked to 场景设定、出场景、环境设定集、场景一致性、scene bibles for AI short drama。

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把一本小说改编成短剧大纲五件套：改编说明、人物表、爽点表、分集梗概、资产清单， 产出 outline.json + Markdown + 单页评审报告（KPI 带、关键决策、爽点时间轴、调度矩阵、场景概览、质量门）。 14 道质量门全部由脚本确定性检查（角色分档上限、主场景上限随集数动态、爽点间隔≤3集、每集钩子悬念必填……），不靠模型自觉； 支持体检模式：贴一份现成大纲进来，只跑质量门给诊断。 零依赖、零 API key，用当前会话额度。 Use when asked to 改编大纲、短剧大纲、拆大纲、小说转短剧、adaptation outline。

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给 AI 短剧出分镜：三层结构——段（一次视频生成，≤15 秒）→ 分镜（段内 2–5 秒的剪切，认领剧本节拍） → 分镜图（每切一张关键帧：主分镜图钉 0.00 秒，子分镜图钉各自切点）。 每段自带一条 MiniMax H3 视频提示词（官方口径默认英文、逐镜换行，promptLang 可切中文）：对齐指令和 [Shot k] 切点时刻由分镜结构推导、逐字对账，台词逐字进 <d> 块（写法规范已内化为 references/h3-prompt.md，不依赖外部 skill）。 产出 storyboard.json + Markdown + 单页评审报告（分镜节奏带 / 分集分镜表 / 生成批次单 / 配音对齐单，含导出 JSON）。不出图——交付的是每格的画面提示词和它该挂哪些参考图。 18 道质量门全部由脚本确定性检查（第 18 道 shot-recipe 可选：挂上 shot-recipes 卡库才查，不挂就明说跳过）； export 一键导出 H3 投产包（每段提示词 + 按 Picture 序的分镜图清单）。零依赖、零 API key，用当前会话额度。 Use when asked to 分镜、出分镜、镜头表、切镜、storyboard for AI short drama。

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给任何故事里的角色真出参考图（小说改编、自己原创的故事、单独设计一个角色都行，不需要小说原文）： 一段话描述角色，拆成分层字段、补全后确认， 先出一张正面全身锚点，其余视图（大头照、90° 侧面、背面、细节、45° 大头照）都只参考这张锚点， 按需分档出图。每张图带标识、可单独重出，重出后自动标出哪些图过期。 支持 Qwen Image（ComfyUI）、codex 内置出图、OpenAI Images API（GPT Image 2）和自定义命令，主图与派生图可以使用不同模型。 产出 asset.json + 一组 PNG + 双击就能开的报告。零依赖。 只要提示词、不出图的话使用 novel-characters。 Use when asked to 出角色图、做角色参考图、给我的角色出图、定妆照、真出三视图、character reference images。

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Top Lean AI 榜单监控 - 监控 Top Lean AI 榜单的变化，记录更新历史，提供分析报告。

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