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将CSMAR历史数据文件自动导入DolphinDB数据库，支持csv及zip格式的数据文件
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | dolphindb-csmar-import |
| description | 将CSMAR历史数据文件自动导入DolphinDB数据库，支持csv及zip格式的数据文件 |
将 CSMAR（国泰安）高频历史行情数据文件自动导入 DolphinDB 分布式数据库。本 skill 运行于 DolphinDB Web 平台，全部操作通过 .dos 脚本在服务端完成。
加载本文件后，立即从步骤 1 开始执行，不要额外确认。每个步骤的结果直接驱动下一步。所有需要在服务器执行的内容都通过 dos 脚本完成，无需收集连接信息（Web 平台已登录）。
先调用 check-env 技能完成以下工作：
scripts/DolphinDBModules/easy_csmar/ 下的模块源文件通过 uploadModule() 写入 DolphinDB 服务端判断逻辑：
在 DolphinDB Web 平台执行：scripts/machine_info_collection.dos
脚本行为：
maxMemSize / license()['maxMemoryPerNode'] / maxBatchJobWorker / license()['maxCoresPerNode']min(maxMemSize, maxMemoryPerNode) / 2 / 8（安全内存的一半，按 8GB/任务）min(maxBatchJobWorker, maxCoresPerNode)RECOMMENDED_PARALLEL=<数值> 的标识行从执行结果中匹配 RECOMMENDED_PARALLEL= 行提取数值，作为下一步的推荐并行度。
向用户询问以下信息：
/hdd/hdd4/csmar/）snapshot（快照）/ entrust（委托）/ trade（成交）/ tick（TICK合并）/ orderqueue（委托队列）20260429）20260429）dfs://level2_stock_db）表名固定为
snapshot、entrust、trade、tick、orderqueue，无需用户填写。
向用户展示汇总信息并确认：
请确认以下导入参数：
推荐并行度：
- 推荐值：{recommended_parallel}
（基于服务器内存和并发能力计算）
- 如需修改，请选择"自定义并行度"
数据导入参数：
- 数据类型：{dataSource}
- 日期范围：{startDate} ~ {endDate}
- 文件路径：{targetDir}
- 数据库名称：{dbName}
确认无误后将提交任务到 DolphinDB 后台运行。
提供以下选项：
根据用户确认的参数，修改 scripts/import_data.dos：
file_dir = 改为用户输入的文件路径db_name = 改为用户确认的数据库名称start_date = 改为用户输入的起始日期end_date = 改为用户输入的结束日期parallel = 改为用户确认的并行度值data_types = 改为用户选择的数据类型（单个类型如 "snapshot"，或多个类型如 ["snapshot","trade"]）修改完成后，在 DolphinDB Web 平台执行整个 scripts/import_data.dos。脚本会自动调用 auto_load_csmar_stock_data（内部通过 submitJob 提交导入任务到后台），并从输出中匹配 JOBID= 行提取 jobid。
执行成功后，向用户展示任务提交确认和完整的任务信息：
任务已提交到 DolphinDB 后台运行！
服务器：{Web 平台地址 + 可通过执行 print(version()) 获取的版本信息}
数据类型：{dataSource}
日期范围：{startDate} ~ {endDate}
文件路径：{targetDir}
并行度：{parallel}
数据库名称：{dbName}
任务进度查询（用户追问时执行）：
如果用户看到提交成功信息后追问任务进度，在 DolphinDB Web 平台执行以下 dos 脚本查询（把其中的 UUID、库名、表名、日期替换为实际值，AI 根据用户确认的参数灵活调整）：
//任务进度查询
tb = loadTable("dfs://job_info", "job_info")
select
count(*) as total_tasks,
sum(iif(job_status=="completed", 1, 0)) as completed_tasks,
sum(iif(job_status=="failed", 1, 0)) as failed_tasks,
sum(iif(job_status=="progress", 1, 0)) as running_tasks,
sum(iif(job_status=="waiting", 1, 0)) as waiting_tasks,
string(sum(iif(job_status=="completed", 1, 0)) \ count(*) * 100) + "%" as progress_pct
from tb
// 数据落地验证（最终兜底）
snapCnt = exec count(*) from loadTable("dfs://level2_stock_db", "snapshot") where trade_date = 2023.02.01
tradeCnt = exec count(*) from loadTable("dfs://level2_stock_db", "trade") where trade_date = 2023.02.01
entrustCnt = exec count(*) from loadTable("dfs://level2_stock_db", "entrust") where trade_date = 2023.02.01
tickCnt = exec count(*) from loadTable("dfs://level2_stock_db", "tick") where trade_date = 2023.02.01
orderQueueCnt = exec count(*) from loadTable("dfs://level2_stock_db", "orderqueue") where trade_date = 2023.02.01
以便于业务老师阅读的方式返回结果，不要直接展示代码原始输出：
targetDir 指向的目录有读取权限，且 DolphinDB 服务进程能访问该路径submitJob()dolphindb 测试方案、测试文档及测试用例生成；用户提到“测试用例”或“测试文档”时触发；测试脚本使用 `.txt`后缀
检查 Tushare 数据导入 DolphinDB 的前置环境，确认 httpClient 插件和py插件（可选）以及 easy_tushare 模块可用。
将 Tushare Pro API 数据导入 DolphinDB，支持 stock/index/fund/bond/futures/options/etf/spot/fx/llm 多数据域导入。
Generate, review, or refine standalone DolphinDB backtest .dos scripts from natural-language quant strategy requirements, using bundled datasource, initialize, callback refs, contracts, manifests, rules, and templates;
为 DolphinDB / DolphinScript 基础语法、脚本骨架和初版代码生成提供规则集。 Use when 用户需要从自然语言生成可执行 DolphinDB 脚本、修复 DolphinScript 语法错误、 检查变量赋值、函数定义、索引切片、数据结构构造、字符串 / SYMBOL / 时间 / 空值字面量、 表访问、基础 select / exec / update / delete、loadTable / loadTextEx 等基础写法， 探查服务端已有 DFS 库表，编写建库建表样例，或在使用 SQL、函数式、向量化 skill 前先保证代码语法和脚本结构可运行。
在编写、优化、解释 DolphinDB / DolphinScript 代码时应用此函数式编程规则集。 适用于高阶函数、函数模式、函数运算符、链式表达、eachAt/at 映射调用、lambda、部分应用、动态函数调用、模块与函数视图相关任务。 当任务需要以函数为主要组织单位处理数据、组合函数或组织函数接口时使用。