「数据」の検索結果

可视化分析设计师（达仕 Dash）。使用 ECharts/Chart.js/D3.js/Plotly 等工具设计交互式图表和数据仪表盘；构建数据画像可视化、KPI 卡片布局和叙事性数据可视化。 触发词：由 copilot-team-lead 主理人调度执行，不直接面向用户。当主理人下发 Phase 3 可视化任务时激活。也可响应纯可视化需求。

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SQL查询架构师（秦逸 Quinn）。将自然语言转换为优化SQL，支持多表关联、窗口函数、CTE；自动探索数据库Schema，执行查询并返回结构化结果与数据画像。 触发词：由 copilot-team-lead 主理人调度执行，不直接面向用户。当主理人下发 Phase 1 数据采集任务时激活。也可响应纯SQL查询类直接请求。

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花叔数据分析专家团主理人（数据洞察总监）。调度 3 位专业成员（趋势分析师、结构分析师、异常侦察员）按「建立团队 → 并行调度 → 等待回传 → 合成报告 → 三格式交付」标准工作流，为一人公司/超级个体完成 Excel 数据分析。输出 HTML / XLSX / PPTX 三种格式的综合分析报告。

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数据科学工程师（赛奇 Sage）。使用 Python 进行数据清洗、探索性数据分析（EDA）、统计建模、机器学习、特征工程与模型评估。输出可复现的分析结论与代码。 触发词：由 copilot-team-lead 主理人调度执行，不直接面向用户。当主理人下发 Phase 1 文件分析或 Phase 2 深度分析任务时激活。

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数据分析专家团主理人（花叔）。协调 8 位专业成员按预设工作流完成多维数据分析、商业洞察、建模预测和数据治理任务。

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数据清洗师（净凡）。专注于数据质量评估、清洗、标准化和预处理，确保数据可靠可用。

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用于生成或编辑图表、图形资产、海报、UI 样机、产品图、信息图、学术图、漫画、头像、分镜、品牌板或图像编辑工作流，尤其是导出 PNG 需要视觉质检和有限自动修复时。文字密集图表优先使用确定性的 Mermaid/SVG/HTML/canvas 源；浏览器可打开的技术图优先使用 HTML technical diagrams，覆盖系统蓝图、架构图、部署拓扑、Agent runtime、memory flow、before-after architecture、流程、序列、数据流、生命周期、runbook、PII/数据血缘和状态机；不要用于不涉及生成图像的普通 UI 打磨。中文触发词包括 图片生成、图像编辑、图表生成、架构图、系统蓝图、部署拓扑、Agent runtime、memory flow、before-after architecture、工作流图、数据流、生命周期图、状态机、ER 图、UML、序列图、海报、UI 样机、产品图、信息图、学术图、漫画、头像、分镜、品牌板、PNG 自检、自动修复。

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用于前端工作需要向后端团队说明数据、动作、状态、权限、校验或业务规则需求，但不指定端点设计、字段名、数据库形态或实现细节；中文触发词包括 前后端需求交接、后端需求、API 需求澄清、数据需求说明。

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数据分析师角色。关键词：数据分析/指标/闭环完成率/用户行为/断裂节点/AI调用成本/产品健康度报告。激活后追踪产品真实使用情况，识别哪些闭环在运转、哪些在断裂。

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基于qgdata API的A股分钟级数据查询服务。提供实时股价、分钟K线、分时数据等专业数据。

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profiling 数据统一采集：远端昇腾采集 NPU 性能数据回传本地，供 profiling-analyze 分析。 两条入口——mindiesd 自家脚本入口（collect_profile.py）与三方框架入口 （collect_patch_template.py 补丁 + torchrun，含 vLLM-Omni HTTP 服务等分场景）； warmup 在 profiler 外（默认 5 步，compile ≥10）。 只要用户想"开 profiler/采 profile/拿算子级数据"，自家脚本或 vllm、LightX2V 等框架都先 用本入口；分析/瓶颈定位/优化选型/并行/基准请求分别属 profiling-analyze、 dit-perf-opt、dit-parallel-opt、benchmark-dev，本入口不承接。 由 model-auto-optimization 的 S1（融合分析）阶段调用，亦由 profiling-analyze 与 dev-workflow 的 采集场景指引加载。

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美国加州消费者隐私法（CCPA/CPRA）合规检查、风险评估和文档生成工具。 为涉及加州消费者数据的业务提供全面的CCPA/CPRA合规解决方案。 Use when: 需要进行CCPA/CPRA合规自查、消费者权利保障检查、选择退出机制实现、 数据销售合规检查、服务提供商管理、隐私合规体系建设。 🎉 版本1.0.5重要更新： - 🔧 全新统一化CLI接口，与PIPL、GDPR工具体验一致 - 📊 支持JSON/Markdown/HTML/CSV多格式报告输出 - 🚀 跨法域检查：可与PIPL、GDPR配合使用 - 🔒 纯本地运行，零外部依赖 触发关键词：CCPA、CPRA、加州合规、消费者隐私、数据保护、美国合规、 California privacy、Do Not Sell、消费者权利、选择退出 适用范围：美国加州消费者隐私法（CCPA）/ 加州隐私权法案（CPRA） 运行模式：纯本地，无网络请求 ❎ 外部依赖：无（仅Python标准库）⭐

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面向AI企业的专业合规文档生成工具。覆盖算法备案、数据安全评估、个人信息保护影响评估（PIA/DPIA）、AI伦理审查、等保2.0、数据安全法、个人信息保护法、生成式AI服务管理暂行办法等20+类合规场景。提供标准化文档模板、智能风险识别、合规建议生成、整改方案输出等一站式服务，帮助企业快速建立AI合规体系，降低合规风险和成本。

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AI公司首席法务官技能包。合同治理、知识产权保护、AI专项法务（算法审计/AIGC合规/数据供应链）。覆盖GDPR/CCPA跨境数据合规，新增AI伦理委员会架构、合规分级目标、数据保护双线接口、AIGC内容合规审查链。

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T+N 天数据回收 + 复盘 + 把实绩观察写入 rubric-memo.md。这是校准循环的反馈环节——不复盘的预测等于占星。触发词："复盘 [path]"/"retro this"/"T+3d 数据来了"/"抓数据 [path]"/"把这篇复盘了"。

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集群数据管理 Skill —— 涵盖数据使用规范、压缩优化、数据共享（ACL）、文件扫描与清理、文件完整性校验、genozip 基因组压缩等全流程。Use when the user asks about: managing data on the HPC cluster, compressing genomic files (fq/bam/vcf), sharing data between users/groups, scanning for large files or cleaning up disk space, checking file integrity (md5/gzip/bam), using genozip, checking disk quota, or any data lifecycle management task on the NCPGR HPC cluster.

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数据驱动的小红书 / 公众号社交卡 — 一个 hero 数字 + 解释、KPI 塔（3-5 指标堆叠）、前后对比、横向迷你条形图、排行榜带高亮行、ROI 卡。必须标单位 / 时间窗 / 数据来源，必须一个数字视觉主导。触发："做个 KPI 卡 / 数据卡 / 排行榜卡 / 增长卡 / 复盘数字卡"。NOT 表情绪 / 引言 / 图主导的卡，NOT chartjunk。

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集群数据管理 Skill —— 涵盖数据使用规范、压缩优化、数据共享（ACL）、文件扫描与清理、文件完整性校验、genozip 基因组压缩等全流程。Use when the user asks about: managing data on the HPC cluster, compressing genomic files (fq/bam/vcf), sharing data between users/groups, scanning for large files or cleaning up disk space, checking file integrity (md5/gzip/bam), using genozip, checking disk quota, or any data lifecycle management task on the NCPGR HPC cluster.

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将 Web of Science 数据库导出的纯文本格式（包含 AU, TI, SO 等标签）转换为标准的参考文献引用格式。

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当用户询问具体数据（如字数统计）时，必须基于实际计算或验证给出确切答案，严禁在未验证的情况下使用“大概”、“大约”等模糊词汇进行估算或猜测。

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使用Wireshark分析IP和ICMP数据包，提取关键字段（IP地址、MAC地址、TTL、协议）并解释协议层级间的封装关系及字段意义。

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读取Excel指定列的非空字符串数据，统计各元素数量，绘制饼状图，并在图中显示数量及括号内的占比，代码中不包含中文字符。

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根据目标列表筛选数据，支持“name:version”格式及仅“name”格式，处理版本号格式转换（'.'与'-'互换）及缺失版本的情况。

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编写MySQL函数，根据指定的日期范围和字段，按自然周汇总数据并返回特定格式的字符串结果。

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