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bar-chart-visualization读取多工作表Excel文件，自动处理合并单元格与数据清洗，进行交叉分组统计并生成带总计行的结果表，最后绘制支持中英文字体的美化柱状图，适用于多维度数据汇总与可视化分析。basic-statistics对多Sheet Excel文件进行基础统计与，支持按条件筛选计算均值，以及从指定行区间提取数据去重求和，并生成结果文件与下载链接。category-coloring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。category-filtering对Excel数据进行自定义分类统计、交叉分析与可视化，并基于多维度指标（如文本长度、术语密度、正则匹配等）进行综合评分与分级，适用于多类别数据分布统计及文本内容难度/质量评估场景。category-statistics提取指定类别列并统计各类别数量与占比，生成高分辨率的柱状图、饼图等组合可视化报告，适用于分类数据的分布情况分析。chart-embedded-export从结构化数据中提取分类分布执行清洗与统计，生成多维度交叉分析、高分辨率对比图表及包含下载链接的完整分析报告，适用于大文件处理与嵌入式可视化场景。comparison-analysis对两类分类数据进行对比分析，统计数量差异与比例关系并生成可视化图表。condition-filtering根据数据规模动态选择处理策略。data-bar-formatting从带单位的字符串列中提取数值并清洗，生成包含直方图、饼图、条形图和累积分布图的多维度综合分布可视化图表，用于展示数据的集中趋势与分布特征。duplicate-removal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。duplicate-value-coloring对比Excel多表中的特定系数并对异常值进行颜色标记。formatted-export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。group-by-analysis对多 Sheet 的 Excel 文件进行行数统计、大文件 Parquet 转换预处理、数据清洗及分组聚合分析，并生成带样式标记的统计表与可视化图表。grouped-statistics对多 Sheet 的 Excel 文件进行行数统计、数据合并与前向填充。histogram-visualization执行数值型数据的分布分析与异常值检测，支持通过正则表达式从文本中提取误差项并生成高分辨率的箱线图与直方图报告。invalid-data-cleaning用于大规模Excel数据的预处理，通过统计总行数判断是否转换为Parquet格式以提升读写效率，并使用正则表达式清洗指定文本列（如仅保留中文字符），最后导出清洗后的文件并提供下载链接。kpi-metric-analysis根据数据量自动选择读取策略（大文件转Parquet），提取关键指标进行单位一致性验证与排序分析，并输出可下载的结果表格。large-excel-reading用于处理多Sheet大型Excel文件，支持大文件Parquet格式转换提速，并使用openpyxl生成带条件高亮和自定义样式的格式化Excel报告及下载链接。line-chart-visualization提取结构化数据并进行特征清洗与聚类分析，生成包含趋势对比、分布特征与参数敏感性的多维度综合可视化图表，适用于各类趋势预测与多维对比场景。missing-value-handling对多 Sheet Excel 进行智能清洗、跨表核对与可视化分析。。multi-file-reading读取多 Sheet Excel 文件并统计规模，支持大文件向 Parquet 格式转换、分类数据统计及可视化报告生成。multi-sheet-reading用于读取多工作表Excel文件，动态评估数据量以启用Parquet大文件优化，并执行正则清洗、分类汇总、线性拟合及生成带格式的图表与结果文件。numeric-format-normalization对 Excel 数据进行数值格式标准化与清洗，支持大规模数据的 Parquet 转换流程，并完成关键指标的合计核对与结果文件导出。outlier-coloring识别 Excel 中的超限数值与错误单元格并进行高亮标注。outlier-detection执行全面的异常值检测与数据质量评估，利用 IQR 方法识别异常值并结合偏度、峰度分析数据分布特征，适用于非正态分布数据的预处理阶段。pdf-analysisPDF 文档解析。自动区分文字型 PDF 与扫描型 PDF，覆盖：文本/表格提取、多页全量扫描、嵌入图表 caption、单位感知数值计算。percentage-calculation根据文件行数动态切换大文件处理策略（Parquet转换），通过逐行扫描或列匹配提取关键指标并计算占比、均值等统计量，最终输出结构化Excel报告及可视化图表。pie-chart-visualization对多Sheet Excel或CSV数据进行分类汇总统计，自动识别关键字段并生成包含占比、数值及美化饼图的可下载分析报告。pivot-table-analysis利用交叉表与热力图对分类数据进行多维度占比分析，适用于奖项分布、绩效评估或市场占有率等结构化数据的清洗与可视化。ppt-analysisPPT (.pptx/.ppt) 全量解析。覆盖：所有 slide 文本/表格/图表提取、嵌入图片 caption、纯图片 slide 渲染识别、数据标签提取。range-filtering根据多维数值条件筛选 Excel 数据并导出结果，支持大规模数据的自动性能优化处理。range-reading读取多 Sheet Excel 文件，根据数据量动态选择处理策略，支持特定区域数据提取、大文件 Parquet 转换、统计分析及可视化图表生成。report-generation-export从Excel提取多类型数据，并生成包含可视化图表与下载链接的综合分析报告。scatter-plot-visualization对 Excel 数据进行多维度统计分析与可视化。single-sheet-export动态统计多Sheet Excel文件行数以判断大文件处理逻辑，并根据特定条件筛选数据、重命名字段后导出为包含下载链接的新Excel文件，适用于多Sheet数据探查与条件过滤导出场景。single-sheet-reading读取并解析单个Excel工作表数据，支持合并单元格处理、数据清洗、交叉分析及多维度可视化，适用于需要从单表中提取关键指标并进行趋势模拟与图表生成的场景。sn-da-excel-workflowExcel 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…sn-da-image-caption图片理解与数据提取 skill。当图片文件（.png/.jpg/.jpeg/.gif/.webp/.bmp）是主要输入且用户需要理解、提取数据或分析图片内容时使用。提供预配置的 caption 脚本（scripts/caption.py），通过 vision 模型将图片转为文本描述，无需额外配置 API…sn-da-large-file-analysis万行以上 Excel 数据集的高性能分析引擎。提供 openpyxl read_only 流式读取（iter_rows 支持 10 万行以上）、Parquet 转换加速、内存优化、分块处理和大文件写入模式。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**：①数据行数 ≥ 10k（由…sn-da-non-spreadsheet-analysisWord / PDF / PPT 文档解析与数据分析引擎。覆盖三类文件格式的全量提取、表格数值化、图表理解与跨文档汇总分析。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill**：①用户上传或指定了 .docx / .doc / .pdf / .pptx / .ppt…sn-deep-research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…sn-image-basesn-image-doctorsn-image-imitateGenerates a new image that imitates the style of a reference image while updating content based on user intent.sn-image-resumeGenerates a designed portfolio-resume image from resume content provided in conversation text.sn-infographicGenerates professional infographics with various layout types and visual styles.sn-md-to-html-report将 Markdown 报告、研究笔记、行业分析、战略备忘录、技术白皮书、复盘、周报等长文档，重组并创作为有编辑判断、网页美感和证据秩序的自包含 HTML 专题页。用户要求“转成 HTML”“网页化报告”“美化报告”“做成专题页”“便于分享”“提升可读性/设计感”“把报告做成网页”时使用。必须先写 plan.md 再写…sn-ppt-creativeCreative-mode PPT pipeline. One full-page 16:9 PNG per slide. LLM / VLM calls go through sn-ppt-standard/lib/model_client.py (shared thin client).specific-sheet-reading用于分析包含多个Sheet的Excel文件，动态判断数据量级以决定是否转换为Parquet进行大文件处理，并支持跨Sheet的特定字段统计、数据清洗、交叉分析与可视化，最终生成带下载链接的汇总报告。stacked-chart-visualization处理包含百分比字符串的分类占比数据，通过补全缺失维度并生成堆叠柱状图，直观展示多维度构成随时间或分类的变化趋势。structured-header-reading读取多 sheet Excel 文件，动态识别目标列进行统计，并使用正则清洗文本字段提取中文字符，最终输出标准化 Excel 文件。table-theme-styling动态统计Excel总行数，当数据量过大（≥10000行）时自动转换为Parquet格式加速读取，并对指定目标列进行条件筛选、分类汇总与结果导出，适用于超大体积Excel文件的快速读取与统计分析。text-normalization对Excel文件进行文本标准化清洗（如去除异常前缀、提取纯中文字符等），并，最终输出清洗后的Excel文件并提供下载链接。threshold-cell-coloring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。threshold-filtering根据 Excel 数据量级自动判断处理策略，执行数值列清洗、条件过滤，并使用 openpyxl 对符合条件的单元格进行样式标记与导出。time-series-analysis对时间序列或分类数据进行多维度趋势分析、百分比清洗、绩效分级建模与预测，并生成高分辨率的可视化综合报告，适用于业务指标监控与预测场景。top-value-coloring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。trend-analysis基于多维度数据进行分级评估与趋势预测，通过设定差异化增长率计算预测值，并生成对比可视化图表，适用于绩效评估、目标设定等场景。word-analysisWord (.docx/.doc) 文档全量解析。覆盖：正文/段落文本提取、表格数据提取、高亮/颜色格式读取、多文件汇总对比、嵌入图片转 caption。