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数据纵向拼接工具。读取多个具有相同列结构的结构化数据文件，执行按行纵向追加合并（concat），输出单一合并文件。 当用户提到数据拼接、纵向合并、行合并、数据追加、文件合并等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"拼接"，只要任务涉及将多个同构数据文件上下合并为一个，就应该使用此skill。 不负责横向关联（join/merge on key）、字段级合并或非结构化文档聚合。如需按键值关联请使用其他skill。
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基于 SOC 职业分类
| name | data_merge_concat |
| description | 数据纵向拼接工具。读取多个具有相同列结构的结构化数据文件，执行按行纵向追加合并（concat），输出单一合并文件。 当用户提到数据拼接、纵向合并、行合并、数据追加、文件合并等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"拼接"，只要任务涉及将多个同构数据文件上下合并为一个，就应该使用此skill。 不负责横向关联（join/merge on key）、字段级合并或非结构化文档聚合。如需按键值关联请使用其他skill。 |
| name_zh | 数据纵向拼接算子 |
| input_params | [{"name":"input_files","type":"string","required":true,"description":"输入文件路径列表，多个文件用逗号分隔"},{"name":"output","type":"string","required":true,"description":"输出文件路径"},{"name":"ignore_index","type":"string","required":false,"default":"True","description":"是否忽略原索引重新编号"},{"name":"use_dask","type":"string","required":false,"default":"False","description":"是否使用Dask处理大数据"},{"name":"blocksize","type":"string","required":false,"default":"64MB","description":"Dask分块大小"}] |
| output_params | [{"name":"output","type":"csv_file","description":"拼接后的数据文件"}] |
| tag | 增强 |
本skill用于将多个具有相同列结构的数据文件纵向拼接（按行合并）。
文件1: 文件2: 合并结果:
| A | B | | A | B | | A | B |
|---|---|---- |---|---| |---|---|
| 1 | 2 | | 5 | 6 | | 1 | 2 |
| 3 | 4 | | 7 | 8 | | 3 | 4 |
| 5 | 6 |
| 7 | 8 |
当用户请求以下任务时，应使用此skill：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
--input_files | 输入文件路径，多个文件用逗号分隔 |
--output | 输出文件路径 |
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
--ignore_index | 是否忽略原索引重新编号 | True |
--use_dask | 是否使用Dask处理大数据 | False |
--blocksize | Dask分块大小 | 64MB |
所有输入文件必须具有相同的列结构（列名和列数一致）。支持的格式：
.csv)：逗号分隔值.tsv)：制表符分隔值.xls, .xlsx)：电子表格.sav)：SPSS 数据文件示例输入结构（file1.csv）：
experiment,treatment,value,baseline,remark
A,control,10,100,normal
A,control,11,101,normal
python scripts/run_data_merge_concat.py \
--input_files "file1.csv,file2.csv,file3.csv" \
--output merged.csv
python scripts/run_data_merge_concat.py \
--input_files "file1.csv,file2.csv" \
--output merged.csv \
--ignore_index False
python scripts/run_data_merge_concat.py \
--input_files "large1.csv,large2.csv" \
--output merged.csv \
--use_dask True \
--blocksize "128MB"
命令行输出：
[OK] Data merge completed!
Engine: pandas
Merge type: concat
Input files: 3
Total rows before merge: 4, 2, 6
Total rows after merge: 12
Total columns after merge: 5
Output file: merged.csv
输出CSV格式：
experiment,treatment,value,baseline,remark
A,control,10,100,normal
A,control,11,101,normal
A,treat,12,120,normal
B,control,20,200,normal
B,treat,100,500,outlier
本skill使用标准Python数据科学库：
pip install pandas openpyxl xlrd xlwt
可选依赖（大文件Dask模式）：
pip install dask[dataframe]
--use_dask True）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。
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。
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。