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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。
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| 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}")