sn-da-excel-workflow
Excel 数据分析多步编排器。覆盖:(1) 读取多 Sheet Excel 文件并统计行数,(2) 大文件检测(≥10k 行自动 Parquet 优化),(3) 数据清洗(缺失值、文本标准化、无效字符),(4) 条件筛选与分类提取,(5) 跨 Sheet 统计聚合,(6) 导出 Excel/CSV…
用于终稿完成且脚注需要后处理时:去重 [^key] 引用,转换为 [N] 编号,并追加参考文献。
$ npx -y skills add OpenSenseNova/SenseNova-Skills --skill sn-prepare-citations --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/sn-prepare-citationsContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
用于终稿完成且脚注需要后处理时:去重 [^key] 引用,转换为 [N] 编号,并追加参考文献。
name: sn-prepare-citations description: 用于终稿完成且脚注需要后处理时:去重 [^key] 引用,转换为 [N] 编号,并追加参考文献。
处理 sn-deep-research 的 `stitched.md`:从 evidence.json 收集 `sources[]`,将正文中的 `[^source_id]` 转换为 `[N]` 编号引用,插入 L0/TOC,并追加参考文献。
python3 scripts/prepare_citations.py \ --report <report_dir>/stitched.md \ --evidence <report_dir>/sub_reports/d1.evidence.json <report_dir>/sub_reports/d2.evidence.json \ --outline <report_dir>/outline.json \ --output <report_dir>/report.md
| 参数 | 说明 | |---|---| | `--report` | 输入 markdown。sn-deep-research 中通常是 `stitched.md` | | `--evidence` | 全部 `d*.evidence.json`,用于收集 source 元数据和修复 claim-id 泄漏 | | `--outline` | 可选但推荐。提供 L0、TOC 和标题结构信息 | | `--output` | 输出 markdown。sn-deep-research 中通常是 `report.md` | | `--no-l0` | 关闭 L0 摘要层渲染 | | `--no-toc` | 关闭 TOC 渲染 |
1. 从所有 evidence.json 的 `sources[]` 收集引用元数据。 2. 按 URL 归一化去重,同 URL source 合并为同一编号。 3. 检测 `[^dN.cM]` claim-id 引用泄漏;能映射到 claim evidence 时替换为对应 `source_id`,不能映射则报告 unresolved。 4. 扫描正文中的 `[^source_id]`,按首次出现顺序分配编号。 5. 替换 `[^source_id]` → `[N]`,移除脚注定义行。 6. 根据 outline 插入或校准 L0 / TOC。 7. 追加 `## 参考文献`。 8. 写出 `report.md` 和同目录 `citations.json`。 9. stdout 输出结构化 JSON,包含 orphan citations、claim-id leakage、TOC 和 L0 状态。
不传 `--outline` / `--output` 时,脚本会覆写 `--report` 指向的文件,仅做引用编号和参考文献追加。sn-deep-research 正常流程不使用该模式。
The SenseNova model family plugs directly into agent runtimes such as OpenClaw and hermes-agent, with the skills in this repository extending the models with concrete, end-to-end office capabilities.
Repo: OpenSenseNova/SenseNova-Skills
Excel 数据分析多步编排器。覆盖:(1) 读取多 Sheet Excel 文件并统计行数,(2) 大文件检测(≥10k 行自动 Parquet 优化),(3) 数据清洗(缺失值、文本标准化、无效字符),(4) 条件筛选与分类提取,(5) 跨 Sheet 统计聚合,(6) 导出 Excel/CSV…
当Excel文件总行数超过1万行时,通过转换为Parquet格式提升读取性能,提取目标指标并计算最大值,最后将结果输出为Excel并对特定行进行高亮标注。
根据Excel总行数自动切换Parquet加速读取,计算特定维度的时间序列平均值,并使用openpyxl输出带有条件格式(如低于均值标绿)和自定义样式的分析报告。
根据数据规模动态选择处理策略,对多表数据进行合并、统计筛选,并利用 openpyxl 实现关键指标的自动化样式高亮与格式化导出。