领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。
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文献引用标记移除工具。读取含引用标记的文本,移除数字型、作者年份型和上标型引用标记,保留正文语义并输出清理后的文本。当用户提到移除引用标记、清理参考文献标注、删除文献引用等需求时使用此skill。
适用于科研论文、学术文档的文本清洗,不负责参考文献章节重写、文献内容解析或非引用括号内容的系统抽取。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
本skill用于移除科研文本中的引用标记,支持多种常见的引用格式。 适用于科研论文、学术文档的文本清洗,为后续NLP处理提供干净的文本。
支持以下文件格式:
不支持的文件格式会直接报错拒绝,不会自动猜测格式;如需处理其他格式,请先转换为以上支持格式后再使用本skill。
当用户请求以下任务时,应使用此skill:
[1], [2], [1,2,3][1-5], [1,3-5](1), (2,3)¹, ², ³(Smith, 2020)(Smith and Jones, 2020)(Smith et al., 2020)Smith (2020)(Smith, 2020; Jones, 2021)¹, ², ³, ⁴, ⁵[1] 作为上标{1}, <1>[ref1], [cite1]python scripts/run_citation_marker_remover.py \
--input paper.jsonl \
--output cleaned.jsonl
python scripts/run_citation_marker_remover.py \
--input paper.jsonl \
--output cleaned.jsonl \
--citation_styles numeric
python scripts/run_citation_marker_remover.py \
--input paper.jsonl \
--output cleaned.jsonl \
--remove_reference_section true
python scripts/run_citation_marker_remover.py \
--input paper.jsonl \
--output cleaned.jsonl \
--citation_styles "numeric,author_year"
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input | 是 | 输入文件路径 |
--output | 是 | 输出文件路径 |
--citation_styles | 否 | 引用格式:all/numeric/author_year/superscript,默认all |
--remove_inline_refs | 否 | 是否移除行内引用,默认true |
--remove_reference_section | 否 | 是否移除参考文献章节,默认false |
--preserve_context | 否 | 是否保留上下文,默认true |
--text_field | 否 | 文本字段名,默认text |
原文: 研究表明[1],该方法具有较高的准确率[2,3]。Smith et al. (2020)也得出了类似结论。
清理后: 研究表明,该方法具有较高的准确率。也得出了类似结论。
原文: 根据文献(Johnson, 2019; Lee, 2020),这一现象普遍存在。
清理后: 根据文献,这一现象普遍存在。
原文: 实验结果¹²³表明该假设成立。
清理后: 实验结果表明该假设成立。
[OK] Citation marker removal completed!
Input file: paper.jsonl
Citation styles: all
Total samples: 1000
Modified samples: 850 (85.0%)
Citations removed: 5200
Citation types:
- Numeric [1]: 3500
- Author-year (Smith, 2020): 1200
- Superscript: 500
Output file: cleaned.jsonl
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概要と使いどころ
领域缩略语展开 Skill:按内置或外部词典将独立缩略语替换为全称,可选在全称后保留原缩写。 适用于技术文本、论文摘要和业务记录中的缩写清洗;不负责模糊缩写消歧或大小写无关替换。
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字母数字比例过滤器。过滤文本中字母/数字比例不在指定范围内的样本。 当用户提到文本过滤、比例筛选、字母比例、数字比例、清理乱码文本等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"过滤",只要任务涉及根据文本中字母或数字的比例来筛选数据, 就应该使用此skill。
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平均行长度过滤器。过滤文本平均行长度不在指定范围内的样本。 当用户提到行长度过滤、平均行长度、文本行长度筛选、按行筛选等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"平均行长度",只要任务涉及根据文本中每行的平均长度来筛选数据, 就应该使用此skill。
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批量文件清单采集器。扫描一个或多个本地文件/目录,或从任务列表加载路径, 按支持的扩展名生成文件元信息清单,供后续文本、表格、文档、图像等采集流程继续处理。 当用户需要批量盘点待采集文件、生成本地文件 manifest、统计输入文件类型或为后续采集算子准备文件清单时使用此 skill。
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批量数据均匀分片工具。读取json/jsonl/csv输入,按份数或固定条数切成多个子文件,输出一个清单JSON供下游节点消费。 当用户提到数据分割、批量拆分、数据分片、均匀分块等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"分片",只要任务是把整份批量数据均匀拆成多个文件,就应该使用此skill。 不负责按字段分组导出或随机采样。
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本skill是用于单细胞测序数据分析的专用技能,首先需要用户上传需要处理的单细胞测序数据,再对经过预处理的单细胞表达数据进行自动化细胞类型注释。它通过基因比对、数据标准化、降维等一系列流程,将细胞聚类结果与已知参考数据库进行匹配,从而为每个细胞分配生物学功能标签。
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