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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 | formatted-export-with-parquet |
| description | 从多Sheet Excel文件中识别指定条件的记录,并将筛选结果以整行标红格式导出为Excel文件,适用于数据清洗、条件筛选与可视化标记场景。 |
| metadata | {"nanobot": {"requires": {"pip": ["pandas", "pyarrow", "openpyxl"]}}} |
This sub-skill covers one capability of the Excel workflow. For reading/counting/Parquet optimization, see the parent workflow SKILL.md.
Step1 对所有 sheet 进行扫描,通过模糊匹配定位目标列,筛选出符合条件(如空值或无效字符)的记录。
empty_target_rows = []
for sheet_name, sheet_df in all_sheets.items():
target_col = None
# 优先匹配目标列名(示例:包含特定关键字的列)
for col in sheet_df.columns:
if 'keyword1' in str(col).lower() or 'keyword2' in str(col).lower():
target_col = col
break
if target_col is None:
# 尝试次级推断逻辑
for col in sheet_df.columns:
if 'keyword3' in str(col) and ('keyword4' in str(col)):
target_col = col
break
if target_col is None:
continue
# 数据清洗:筛选空值和无效字符(如空格、'nan')行
mask = sheet_df[target_col].isna() | (sheet_df[target_col].astype(str).str.strip() == '') | (sheet_df[target_col].astype(str).str.strip() == 'nan')
empty_rows = sheet_df[mask].copy()
if len(empty_rows) > 0:
empty_rows.insert(0, '来源Sheet', sheet_name)
empty_target_rows.append(empty_rows)
# 合并结果
result_df = pd.concat(empty_target_rows, ignore_index=True) if empty_target_rows else pd.DataFrame()
Step2 将筛选出的记录导出为 Excel 文件,整行标红显示以便于视觉识别,并生成下载链接。
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.styles import PatternFill
output_path = "filtered_results_highlighted.xlsx"
if not result_df.empty:
# 导出基础数据
result_df.to_excel(output_path, index=False)
# 加载工作簿进行格式化
wb = load_workbook(output_path)
ws = wb.active
# 定义红色填充样式
red_fill = PatternFill(start_color="FF0000", end_color="FF0000", fill_type="solid")
# 遍历所有数据行并标红(跳过表头)
for row in range(2, ws.max_row + 1):
for col in range(1, ws.max_column + 1):
ws.cell(row=row, column=col).fill = red_fill
wb.save(output_path)
print(f"结果文件已保存: {output_path}")
print(f"下载链接: [点击下载标红结果文件]({output_path})")
else:
print("未找到符合条件的记录,无需导出。")