Menü
Standardmäßig ist der Prompt ausgewählt, der zuerst die Quelle prüft. Sie können zu einem direkten Befehl wechseln oder eine lokale Kopie herunterladen.
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
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.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
npx skills add https://github.com/Zafer-Liu/Data-Analysis-Agent --skill trimmingDer Befehl bleibt in einer Zeile. Scrollen Sie horizontal, um ihn vor dem Kopieren vollständig zu prüfen.
Sie bevorzugen eine lokale Kopie? Laden Sie die Dateien herunter, die SkillsMP derzeit vorliegen.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
SKILL.md wird angezeigt
| name | trimming |
| description | 对异常样本执行截尾处理并评估偏差（outlier 异常值） |
| icon | 🔪 |
| allowedTools | ["get_schema","profile_data","clean_data","query_data"] |
先定义异常判据和业务合理范围，量化拟删除样本及其特征。仅在用户意图明确时执行，保留原始数据和可追溯输出；处理后报告样本损失及潜在选择偏差。
get_schema to identify the target table and candidate numeric columns.profile_data to quantify outliers and candidate trim boundaries before modification.clean_data with the trimming operation only when the user has confirmed the rule or bounds.query_data after cleaning to verify row loss, boundary effects, and key metric changes.agent/tools/business/data.py::_tool_profile_data, agent/tools/business/data.py::_tool_clean_dataFunction/Clean/data_profile.pyFunction/Clean/trimming.py