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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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Based on SOC occupation classification
| name | abbrev_expander |
| description | 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。 |
| name_zh | 缩略语展开 |
| tag | 清洗 |
| input_params | [{"name":"input_path","type":"string","required":true,"description":"输入结构化文件路径"},{"name":"output_path","type":"string","required":true,"description":"输出结构化文件路径"},{"name":"text_columns","type":"string","required":false,"description":"处理的文本列，逗号分隔；默认全部字符串列"},{"name":"dict_path","type":"string","required":false,"description":"外部缩略语词典路径，支持 json/csv/tsv"},{"name":"keep_abbr","type":"string","required":false,"description":"是否在全称后保留原缩写"}] |
| output_params | [{"name":"output_path","type":"string","description":"缩略语展开后的结构化文件"}] |
本 skill 按词典将文本列中的独立缩略语替换为全称。默认内置 AI、NLP、CPU、GPU、ML 等通用技术缩略语；也支持通过 JSON/CSV/TSV 外部词典提供 abbrev -> full 映射。匹配按缩略语长度优先，并使用词边界避免替换单词内部子串。
当用户请求以下任务时，应使用此 skill：
AIM、AIGC 这类完整词被 AI 误替换| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input_path | 输入 CSV/TSV/Excel 等结构化文件路径 |
--output_path | 输出结构化文件路径 |
| 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 |
--dict_path | 外部词典路径，支持 JSON 对象或含 abbrev,full 列的 CSV/TSV | 内置词典 |
--keep_abbr | 在全称后保留原缩写，如 artificial intelligence (AI) | False |
id,text
1,"AI and NLP models used GPU acceleration."
2,"AIGC should remain a single token."
外部 CSV/TSV 词典格式：
abbrev,full
LLM,large language model
RAG,retrieval augmented generation
python scripts/abbrev_expander.py \
--input_path input.csv \
--output_path output.csv \
--text_columns text
python scripts/abbrev_expander.py \
--input_path input.csv \
--output_path output.csv \
--text_columns text \
--dict_path custom_dict.csv \
--keep_abbr
| 输入文本 | 输出文本 |
|---|---|
AI and NLP models used GPU acceleration. | artificial intelligence and natural language processing models used graphics processing unit acceleration. |
AI and NLP models used GPU acceleration. with --keep_abbr | artificial intelligence (AI) and natural language processing (NLP) models used graphics processing unit (GPU) acceleration. |
AIGC should remain a single token. | AIGC should remain a single token. |
id,text
1,"artificial intelligence and natural language processing models used graphics processing unit acceleration."
2,"AIGC should remain a single token."
依赖 Python、pandas，以及本仓库 DC 公用 data_io 读写工具。
ai 不会被内置 AI 规则替换。PiFlow 技能生成器。当用户完成了一次完整并成功的数据处理任务时调用，根据当前 skills/generated 的本地约定和 references/piflow_skill_template.md 通用模板创建、更新或校验 PiFlow-compatible skill，包括 UTF-8 编码的 SKILL.md、DAG 可读的 input_params/output_params、version/category/tag 元数据、skill.json、scripts/references/assets 资源目录，以及本地校验脚本。仅在用户明确要求生成或保存 skill，或某次数据处理任务已经完成并需要把已验证成功的操作流程沉淀为 skill 时使用；默认不要因为“可能需要 skill”或“当前能力不足”而优先触发此 skill。
LLM 文件转换算子。用于读取一个文本文件，按照给定指令调用大模型进行内容转换，并输出新的文本文件。
括号类型统一工具。读取结构化数据文件，执行中文/全角括号到 ASCII 半角括号的映射，输出括号已统一的结构化数据文件。 当用户提到括号统一、全角括号转半角、中文括号转换、括号规范化等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"bracket_normalizer"，只要任务涉及括号类符号统一，就应该使用此skill。 不负责全角字母数字转换、Unicode正规化或其他通用全半角处理。
跨字段比较校验工具。读取结构化数据文件（CSV、TSV、Excel等），检查两个字段之间的逻辑约束关系 是否满足（如 start < end、min ≤ max、price >= cost），支持六种比较运算符，多约束可组合使用。 当用户提到跨字段校验、字段间比较、逻辑约束检查、大小关系验证等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"跨字段"，只要任务涉及验证两个字段值之间的逻辑关系，就应该使用此skill。
结构化表格重复行检测工具。仅检查CSV/TSV/Excel等表格型数据中的完全重复记录或指定列子集重复， 标记后续重复行并保留首次出现；不处理文本片段清理、文档去重或其他字段质控。
全角/半角字符规范化工具。读取结构化数据文件，将文本中的全角ASCII字符（字母、数字、标点）转换为半角形式， 并可按需执行指定 Unicode 正规化。适用于中日韩混排科研文本的统一预处理，不负责空白行删除、拼写纠错或重复标点合并。 当用户提到全角转半角、半角规范化、全半角统一、全角字母数字转换等需求时使用此skill。