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对方波伏安法（SWV）TXT/DAT 文件夹执行确定性质量监控、元数据解析、PBS/空白审查、基线校正、寻峰拟合、电极重复性、校准、LOD/LOQ 和可追溯报告。Use when the user provides SWV data or mentions E-average(V), DeltaI(A), PBS/blank QC, peak analysis, calibration, LOD/LOQ, or filenames such as 100fM-2-1.txt.
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
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用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/lichman0405/swv-analysis-skill --skill universal-swv-analysis命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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基于 SOC 职业分类
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| name | universal-swv-analysis |
| description | 对方波伏安法（SWV）TXT/DAT 文件夹执行确定性质量监控、元数据解析、PBS/空白审查、基线校正、寻峰拟合、电极重复性、校准、LOD/LOQ 和可追溯报告。Use when the user provides SWV data or mentions E-average(V), DeltaI(A), PBS/blank QC, peak analysis, calibration, LOD/LOQ, or filenames such as 100fM-2-1.txt. |
本 Skill 面向 WorkBuddy/Agent；内置 Python harness 仅是确定性执行后端。所有数值工作必须由 harness 完成，不得凭肉眼估峰或手工改数据。
<skill_root>。<skill_root> 调用脚本和资源。用户要求完整分析时，在同一任务内执行：
python "<skill_root>/scripts/swv.py" expert \
--input "<原始数据绝对路径>" \
--output "<输出绝对路径>"
expert 自动完成 DAT/TXT 检查、TXT 校验、文件名和元数据解析、MB/Fc 分组、正式分析、重复扫描与 PBS QC、校准、LOD/LOQ、报告和结果验证。
EXPORT_REQUIRED，要求用户从仪器软件导出 TXT，不尝试解码二进制。WARN/FAIL：保留并报告，不询问是否删除，也不自动排除。{concentration}{unit}-{electrode_id}-{scan_index}.txt 解析，并保留原名。n。4.0 ± 0.5 mV 验证预期步长。peak_position_from_raw_signal 与 corrected_peak_inverted_after_blank_correction，不得静默失败。PASS/WARN/FAIL 及原因。python "<skill_root>/scripts/swv.py" inspect --input "<输入绝对路径>" --output "<检查输出绝对路径>"
python "<skill_root>/scripts/swv.py" analyze --input "<输入绝对路径>" --config "<配置绝对路径>" --metadata "<元数据绝对路径>" --output "<结果绝对路径>"
python "<skill_root>/scripts/swv.py" compare --input "<输入绝对路径>" --config "<skill_root>/assets/compare_config.yaml" --output "<对比输出绝对路径>"
python "<skill_root>/scripts/swv.py" validate --results "<结果绝对路径>"
若运行时报告缺少 Python 依赖，执行：
python "<skill_root>/scripts/install_dependencies.py"
python "<skill_root>/scripts/self_test.py"
references/TXT_FORMAT_SPEC.mdreferences/WORKFLOW.mdreferences/QC_RULES.mdreferences/METHOD_REGISTRY.mdreferences/OUTPUT_SPEC.mdreferences/SCIENTIFIC_LIMITATIONS.mdreferences/TROUBLESHOOTING.md若缺少 PyWavelets，小波去噪会降级为内置 Haar 实现，并在结果中记录警告。