소스 정보
- 저장소
- OpenSenseNova/SenseNova-Skills
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 26일 11:07
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 4,885
- 포크
- 365
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills --skill excel-multi-sheet-threshold-analysis명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Base-layer skill for the SenseNova-Skills project, providing low-level APIs for image generation, recognition (VLM), and text optimization (LLM). This skill does not preprocess inputs; it only calls backend services and returns results. This skill is not user-facing and is intended for upper-layer skills only.
Standard and fast PPT pipeline. All LLM / VLM / T2I calls are wrapped in a single CLI entry (scripts/run_stage.py). The main agent's job is simple: emit ONE shell command per stage, never write loops, never write prompts. Standard mode plans thoroughly with a three-sample deck preview checkpoint (three concatenated deck images plus a preview URL), web research, image search, and user-selected final output format (PPTX or PDF) for polished, delivery-ready presentations. Fast mode builds a complete draft immediately with autonomous decisions, then provides structured refinement suggestions so the user can iterate quickly. Supports AI-generated infographics (U1) for diagrams and flowcharts, web image search (Serper) for real photos, and ECharts for data charts.
用于用户请求深度研究、系统性研究、竞品分析、方案对比、趋势分析或事实核查时。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill,不要自行搜几条就回答**:①用户出现触发词:深度研究 / 深度调研 / 深入研究 / 全面研究 / 系统研究 / 调研 / 调查 / 尽调 / 行业研究 / 市场研究 / 竞品分析 / 政策研究 / 技术研究 / 趋势研究 / 事实核查 / 写一份研究报告 / 调研报告 / 深度报告 / research / deep research;②请求需要跨多来源取证、多维度对比、交叉验证才能给出可靠结论;③用户要求产出报告、白皮书、行业分析或尽调文档;④话题涉及最新政策/市场/产品/价格/法规,需要系统核查。明确要求核验来源的单点事实可走 quick;无核验要求的简单常识问答不使用。模糊或宽泛的"研究/了解一下 X"也优先触发。仅不用于:一句话摘要、已给定单一来源的整理、纯文字润色改写。
| name | excel-multi-sheet-threshold-analysis |
| description | 统计多Sheet Excel总行数并根据规模选择处理策略,提取特定维度信息进行去重统计,并生成摘要与明细报表。 |
This sub-skill covers one capability of the Excel workflow. For reading/counting/Parquet optimization, see the parent workflow SKILL.md.
Step1 加载目标数据表,并进行初步的数据预览与结构检查。
import pandas as pd
file_path = 'input_file.xlsx'
target_sheet = 'Sheet1' # 根据实际情况指定 sheet 名称
# 读取数据,header=None 用于处理无表头或非标准表头文件
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=target_sheet, header=None)
print(f"数据形状: {df.shape}")
print("前 5 行预览:")
print(df.head())
Step2 遍历数据行,基于关键词提取目标信息,并执行数据清洗(去除空格、空值过滤)。
import pandas as pd
# 设定目标列索引及过滤关键词
target_col_idx = 1
keywords = ["关键词A", "关键词B"] # 示例:如"综合楼"、"控制中心"
extracted_data = []
for idx, row in df.iterrows():
cell_val = str(row[target_col_idx]) if pd.notna(row[target_col_idx]) else ""
# 数据清洗:去除首尾空格并匹配关键词
clean_val = cell_val.strip()
if any(k in clean_val for k in keywords):
if clean_val and clean_val.lower() not in ["nan", "null", ""]:
extracted_data.append(clean_val)
print(f"提取到相关记录共 {len(extracted_data)} 条")
Step3 对提取的信息进行分类去重,统计各维度的唯一项数量。
# 使用 set 进行高效去重
category_a_items = set()
category_b_items = set()
for item in extracted_data:
if "关键词A" in item:
category_a_items.add(item)
elif "关键词B" in item:
category_b_items.add(item)
# 转换为排序后的列表
list_a = sorted(list(category_a_items))
list_b = sorted(list(category_b_items))
print(f"类别A 唯一项数量: {len(list_a)}")
print(f"类别B 唯一项数量: {len(list_b)}")
Step4 将统计摘要与详细清单整理为 DataFrame,并导出为 Excel 文件提供下载。
import pandas as pd
# 1. 生成统计摘要
summary_df = pd.DataFrame({
'分类名称': ['类别A', '类别B'],
'唯一项总数': [len(list_a), len(list_b)]
})
# 2. 生成详细清单
detail_list = []
for val in list_a:
detail_list.append({'分类': '类别A', '详细名称': val})
for val in list_b:
detail_list.append({'分类': '类别B', '详细名称': val})
detail_df = pd.DataFrame(detail_list)
# 导出结果
output_summary_path = 'summary_report.xlsx'
output_detail_path = 'detail_list.xlsx'
summary_df.to_excel(output_summary_path, index=False)
detail_df.to_excel(output_detail_path, index=False)
print(f"统计摘要已保存: {output_summary_path}")
print(f"详细清单已保存: {output_detail_path}")