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CSV数据分析技能。使用Python和pandas分析CSV文件，生成统计摘要和快速可视化图表。当用户上传或提到CSV文件、需要分析表格数据时自动使用。
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Use when Codex needs native image generation, editing, or engineered multi-image composition, especially sets, material kits, grids, storyboards, carousels, presentations, panoramas, masked composites, long images, or other deliverables requiring consistent independent assets and deterministic post-processing.
Use when a request asks for a Chinese-first AI video script with shot plans, image prompts, narration, subtitles, or handoff contracts for scene generation, image generation, video assembly, or WeChat draft preparation.
Skill 开发指南。当用户需要创建新 Skill 或更新已有 Skill 时触发，提供标准化模板、目录规范和最佳实践。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | csv-data-summarizer |
| description | CSV数据分析技能。使用Python和pandas分析CSV文件，生成统计摘要和快速可视化图表。当用户上传或提到CSV文件、需要分析表格数据时自动使用。 |
| metadata | {"version":"2.1.0","dependencies":"python>=3.8, pandas>=2.0.0, matplotlib>=3.7.0, seaborn>=0.12.0"} |
此技能分析 CSV 文件并提供包含统计洞察和可视化的全面摘要。
当用户：
不要问用户想用数据做什么。 不要提供选项或选择。 不要说"您想让我帮您做什么？" 不要列出可能的分析选项。
立即自动执行：
用户想要立即获得完整分析 - 直接做就行。
该技能通过先检查数据，然后确定最相关的分析，智能适应不同的数据类型和行业。
加载并检查 CSV 文件到 pandas DataFrame
识别数据结构 - 列类型、日期列、数值列、类别
根据数据内容确定相关分析：
只创建对特定数据集有意义的可视化：
自动生成全面输出包括：
一次性展示所有内容 - 不追问
适应示例：
✅ 正确方法 - 这样说：
✅ 要做：
❌ 永远不要说这些话：
❌ 禁止行为：
该技能提供 Python 函数 summarize_csv(file_path)：
"这是
sales_data.csv。你能汇总这个文件吗？"
"分析这个客户数据 CSV 并展示趋势。"
"你能从
orders.csv中发现什么洞察？"
数据集概览
统计摘要
洞察
analyze.py - 核心分析逻辑requirements.txt - Python 依赖resources/sample.csv - 用于测试的示例数据集resources/README.md - 附加文档