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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乱码修复工具。自动检测并修复因编码错误解释导致的乱码文本(Mojibake),支持 GBK/UTF-8、Latin-1/UTF-8、 Big5、Shift_JIS 等 11 种编码链自动尝试,通过字符合理度评分自动选择最佳修复结果。当用户提到乱码修复、编码修复、mojibake、文字乱码、编码错误等需求时使用此skill。
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。
自动检测文本中的编码乱码(Mojibake),尝试 11 种编码修复链(gbk→utf-8、latin-1→utf-8、shift_jis→utf-8 等),通过字符合理度评分选择最佳结果。支持中、日、韩、西文等多语言乱码场景。
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input_path | 输入文件路径 |
--output_path | 输出文件路径 |
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--text_columns | 处理的文本列,逗号分隔;不填则处理全部字符串列 | 全部字符串列 |
--min_score | 最小修复评分阈值(0-1) | 0.6 |
--chain | 手动指定编码修复链,如 gbk:utf-8 | 自动检测 |
输入为结构化表格,至少包含一个可疑乱码文本列:
id,text
1,"François visited São Paulo for café research."
python scripts/mojibake_repairer.py \
--input_path <输入文件> \
--output_path <输出文件> \
[--text_columns col1,col2] \
[--min_score 0.6] \
[--chain gbk:utf-8]
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
--input_path | 是 | 输入文件路径 |
--output_path | 是 | 输出文件路径 |
--text_columns | 否 | 处理的文本列 |
--min_score | 否 | 最小修复评分(默认0.6) |
--chain | 否 | 手动指定编码链 |
[REPAIR] 共修复 3 处乱码:
[text][行0] gbk→utf-8 (score=1.00)
娴嬭瘯鏁版嵁 → 测试数据
[text][行1] latin-1→utf-8 (score=1.00)
café résumé → café résumé
[OK] 乱码修复完成 -> output.csv (模式=自动检测, min_score=0.6)
使用仓库内 Python 环境运行,无额外第三方依赖;读取/写入复用共享 data_io。
--chain 手动指定编码链覆盖自动检测まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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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