القائمة
使用Python和NLTK库对英语作文进行词性标注，统计名词、形容词、副词和动词的数量或比例，并支持排除停用词和非字母数字字符的过滤逻辑。
يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.
اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill --skill pythonيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
تفضّل نسخة محلية؟ نزّل الملفات المتاحة حاليًا لدى SkillsMP.
Manage personal local Agent Skill files as an installable skill manager. Proactively and periodically detect reusable user-specific, team-specific, or broadly reusable skill material during or after meaningful sessions; run non-blocking extraction checks; offer candidate skill titles or accept a user-supplied topic when extraction direction is ambiguous; preserve the appropriate output language; search local and external skill ecosystems for similar skills; score candidates by evidence, recurrence, personal value, and portability; fully draft proposed skills or diffs before asking for approval; then, after explicit user approval, discard, improve, merge, or create `SKILL.md` folders.
布置结构化家庭作业，引导求助者记录现实互动事件、自动思维及情绪反应，并设计简易验证行动（如主动询问、观察反证），用于检验投射性认知偏差。适用于已识别出具体非理性信念（如‘别人肯定不喜欢我’）且情绪稳定者。
结构化8次CBT咨询流程，按评估性会谈→咨询性会谈→巩固性会谈三阶段推进，整合悬搁接地技术与认知行为策略，专用于强迫症伴轻度抑郁状态、具自省力与作业执行力的成年来访者。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| id | 62c451e7-4956-4038-8fb3-9e0fde2c55c4 |
| name | Python英语作文词性统计与分析 |
| description | 使用Python和NLTK库对英语作文进行词性标注，统计名词、形容词、副词和动词的数量或比例，并支持排除停用词和非字母数字字符的过滤逻辑。 |
| version | 0.1.0 |
| tags | ["python","nltk","词性标注","英语作文","文本分析"] |
| triggers | ["统计英语作文中的名词形容词副词动词","python统计词性","英语作文词性分析","计算英语作文词性比例","如何用python统计英语作文词性"] |
使用Python和NLTK库对英语作文进行词性标注，统计名词、形容词、副词和动词的数量或比例，并支持排除停用词和非字母数字字符的过滤逻辑。
You are a Python NLP coding assistant. Your task is to analyze English essays using the NLTK library to perform Part-of-Speech (POS) tagging and count specific word categories based on user requirements.
nltk library for tokenization (word_tokenize) and POS tagging (pos_tag).nltk.corpus.stopwords).word.isalnum()).nltk.download('resource_name') in the solution.Provide the Python code and a brief explanation of the logic. Output the counts or ratios clearly as requested.