本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

time_gradual_change_check

时序平缓性检测工具。检测时序数据是否符合渐变规律,包括突变跳点检测(相邻点变化超阈值) 和方向振荡检测(窗口内反复升降),对应功能说明(八)模块中的平缓性检测维度。当用户提到时序平缓性、渐变规律、突变跳点、方向振荡等需求时使用此skill。

インストール方法を見る

含まれるファイル(4)

  • SKILL.md3.7 KB
  • scripts/data_io.py3.5 KB
  • scripts/time_gradual_change_check.py4.9 KB
  • skill.json3.1 KB

SKILL.md(原文)

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。

time_gradual_change_check 时序平缓性检测Skill

功能概述

与 QC13(恒定值检测)互补的平缓性检测。两项检查:(1) 突变跳点——相邻时间点的变化幅度超过 jump_threshold;(2) 方向振荡——滑动窗口内数值升降反转次数超过 oscillation_limit。

处理逻辑

  1. 读取输入数据表,按时间字段排序
  2. 计算相邻点的一阶差分
  3. 突变跳点:标记 |Δ| > jump_threshold 的点及前一个点
  4. 方向振荡:滑动窗口内统计符号变化次数,超限则标记整个窗口
  5. 输出带质控标识的结果文件

支持的文件格式

  • CSV (.csv) / TSV (.tsv) / Excel (.xls, .xlsx) / SPSS (.sav)

使用方法

python scripts/time_gradual_change_check.py \
    --input_path <输入文件> \
    --output_path <输出文件> \
    --check_field temperature \
    --time_field timestamp \
    --time_format "%Y-%m-%d %H:%M:%S" \
    --jump_threshold 10.0 \
    --qc_mark QC0017 \
    --mark_field_name QC0000

参数说明

参数必填说明
--input_path是输入文件路径
--output_path是输出文件路径
--check_field是检测字段
--time_field是时间字段
--time_format是时间格式
--jump_threshold否突变阈值(不设则不检测跳点)
--window_size否振荡窗口(默认5)
--oscillation_limit否窗口最大反转次数(默认2)
--qc_mark是质控标识
--mark_field_name否质控标识字段名

输出示例

[QC FAIL] 时序平缓性检测未通过 (2 项问题):
  [突变跳点] 1 处相邻变化超过阈值 20.0
  [方向振荡] 存在振荡异常(5 点窗口内反转超过 1 次),共标记 6 个数据点
[OK] 结果已写入 -> output.csv

注意事项

  1. 数据按时间字段排序后再检测
  2. jump_threshold 不设则不检测跳点(只检测振荡)
  3. 与 QC10_TimeConsistency(变化率)互补:QC17 侧重于变化幅度的平滑性而非速度

レビュー

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。

同じリポジトリのスキル

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

cas-bigdatalab/piflow5412026年9月22日 更新

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

cas-bigdatalab/piflow5412026年9月22日 更新

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

cas-bigdatalab/piflow5412026年9月22日 更新

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

cas-bigdatalab/piflow5412026年9月22日 更新

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

cas-bigdatalab/piflow5412026年9月22日 更新

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。

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

cas-bigdatalab/piflow5412026年9月22日 更新

cas-bigdatalab のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する