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自动清洗赛题或爬取的数据（处理缺失/异常/格式），并生成可视化图表。Invoke when 用户需要处理原始数据、清洗数据或生成数据分析图表。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
自动定位并获取权威公开数据（优先API/官方批量下载），输出可复现抓取与清洗方案。Invoke when用户需要权威数据、官方统计、API下载或数据源爬取。
Manages persistent memory. Invoke to read active context or archive old tasks. Structure: Long-term Principles (Rules) + Short-term Workbench (Tasks).
按常见评分点生成建模论文结构与写作清单，并根据题目类型与数据条件给出模型选择与对照实验路线。Invoke when需要“论文格式/评分对齐/模型选型/路线不确定”。
基于微单元模板与脚本批量生成并合并论文内容。Invoke when需要按微单元拆分逐单元写作并用 scripts/generate_all_offline.py 与 scripts/merge.py 自动生成论文。
串联赛题解析、数据计算与微单元脚本，一键从赛题文件夹到完整论文。Invoke when用户已放好赛题与附件，希望自动跑完全流程。
解析赛题PDF/Word，抽取任务与数据条件并给出模型选型与验证路线。Invoke when用户提供赛题文档或题目文本，需要确定采用何模型/方法。
| name | data-cleaning-and-visualization |
| description | 自动清洗赛题或爬取的数据（处理缺失/异常/格式），并生成可视化图表。Invoke when 用户需要处理原始数据、清洗数据或生成数据分析图表。 |
本技能用于自动处理数学建模中的原始数据，执行标准化的清洗流程，并生成基础的数据探索性分析（EDA）图表。旨在减少手动处理数据的繁琐步骤，快速获取数据的统计特征和分布情况。
problem_files/（赛题附件）或 crawled_data/（爬虫数据）目录。paper_output/ 目录下，方便后续论文写作调用。本技能包含以下核心脚本，位于全局 ~/.codex/skills/data-cleaning-and-visualization/scripts/ 目录下：
scripts/run_pipeline.py
paper_output/ 下生成完整结果。scripts/clean_data.py
paper_output/data_cleaned/。scripts/visualize_data.py
paper_output/data_cleaned/ 下的数据，生成图表到 paper_output/figures/。运行后，将在 paper_output 目录下生成以下内容：
paper_output/
├── data_cleaned/ # 清洗后的数据文件
│ ├── dataset1_cleaned.csv
│ └── ...
├── figures/ # 生成的可视化图表
│ ├── dataset1/
│ │ ├── dist_column_A.png
│ │ ├── heatmap.png
│ │ └── ...
│ └── ...
problem_files/（赛题附件）与 crawled_data/（补充/爬虫数据）。paper_output/，不会改动原始数据文件。quality-assurance-auditor（生成任务清单）→ paper-micro-unit-generator（生成与合并）。paper-workflow-orchestrator。context-memory-keeper，记录“数据质量概况（样本量/缺失情况）”与“关键图表路径”到 Short-term Workbench。problem_files/ 与 crawled_data/；只允许写入：paper_output/。paper_output/figures/ 引用，避免散落在根目录或附件目录。quality-assurance-auditor 或直接回到 paper-workflow-orchestrator，否则会出现“有图但无正文/有正文但无任务清单”的断链。