Skill

data-export-excel

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将生物信息学分析结果、数据表及统计指标导出为格式化的 Excel 文件，支持多工作表组织、单元格样式设置与条件高亮，适用于跨平台的本地化数据交付与报告生成。

data-export-pdf

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生成包含文本、表格和图像的标准化 PDF 报告，支持在本地环境中动态整合数据分析结果与可视化图表，适用于跨平台的自动化文档输出与科研成果归档。

data-extraction-patterns

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支持从 Google Analytics 4 和 Google Search Console 自动提取多维 SEO 数据，统一处理日期范围、并发请求、速率限制与错误重试，并通过缓存和降级策略保障数据获取稳定性，最终融合为结构化分析结果。

data-fetching

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支持服务器组件内的数据请求与缓存策略管理，通过异步调用实现静态生成、动态获取及按需重新验证，结合标签和路径清理机制维护数据一致性，推荐并行请求与客户端状态管理工具以优化加载性能。

data-layer

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统一管理数据获取与存储，通过定时任务从不同来源拉取数据并持久化，提供类型安全的读取接口，并支持本地模拟与生产环境的无缝切换，确保数据访问的一致性与可维护性。

data-lineage-tracker

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自动追踪数据在 ETL 流程、数据转换及流处理中的流转路径，支持通过文本检索与脚本执行分析数据来源与去向，适用于需要审计数据血缘关系或调试数据管道的工程场景。

data-lineage-tracker

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自动追踪和管理数据血缘关系，支持在数据管道中识别、记录与验证数据的来源、转换过程及下游依赖，适用于ETL、流处理和工作流编排等场景。

data-migration

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安全执行数据库模式变更与系统迁移，支持跨库数据转换、历史数据回填及零停机部署，通过分阶段写入与读取切换保障数据一致性，并具备完整的回滚机制以应对异常情况，确保迁移过程可靠可逆。

data-model-creation

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支持复杂业务场景下的多实体数据建模， 自动生成带外键关联的数据库结构与可视化 ER 图， 适用于需要高规格文档化和自动约束管理的企业级系统设计。

data-modeling

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面向数据架构与数据库设计，提供从抽象业务概念到具体数据库实现的全周期建模能力，涵盖实体识别、关系定义、规范化处理及物理结构映射，支持生成图表、字典、结构化描述等多种交付物。

data-modeling

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专注于数据库架构设计与数据建模，涵盖实体识别、关系定义、范式化与反范式化权衡、关系型与 NoSQL 存储选型，以及渐进式模式演进策略，支撑从领域需求到高效可靠数据结构的完整落地过程。

data-normalization-tool

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提供机器学习训练中数据标准化的全流程支持，包括自动化的步骤引导、符合行业规范的代码与配置生成、输出验证及常见问题排查，覆盖从环境准备到生产就绪的完整数据预处理环节。

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自动执行机器学习训练前的数据标准化流程，涵盖数值缩放、分布变换、缺失值处理等关键步骤，生成符合主流框架要求的可复用代码与配置，并确保输出满足工业级数据质量标准。

data-partitioner

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自动处理数据流水线中的分区任务，支持按时间、键值或范围等方式切分大规模数据集，生成符合生产环境要求的配置与代码，并遵循数据工程最佳实践。

data-partitioner

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自动处理数据流水线中的数据分区任务，支持按时间、键值或范围等方式对大规模数据集进行切分与管理，生成符合生产环境要求的配置代码，并提供分区策略建议和合规性验证。

data-preprocessing-pipeline

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构建自动化数据预处理流水线，实现对原始数据的清洗、转换与验证，确保数据质量并适配机器 learning 训练及分析需求，支持从 CSV 或数据库等来源提取数据，统一处理缺失值、重复项和格式问题。

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自动构建并执行数据预处理流水线，完成原始数据的清洗、转换与验证，确保数据质量达标并适配机器 learning 训练及分析需求，支持从 CSV 或数据库等多源数据中提取、标准化和结构化处理。

data-privacy-compliance

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专注数据隐私与合规治理，覆盖GDPR、CCPA、HIPAA等全球主要法规，提供数据保护影响评估、数据主体权利响应、同意管理、隐私设计落地及安全事件响应等全周期支持，确保数据处理合法、透明、可控。

data-privacy-scanner

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自动检测代码和配置文件中的数据隐私风险，识别敏感信息泄露、合规性缺陷等隐患，支持对个人身份信息、金融数据及健康记录等高敏感场景的深度隐私审计。

data-privacy-scanner

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自动扫描代码与配置文件中的隐私风险，识别敏感数据泄露及合规问题，适用于涉及个人、金融或健康数据的项目审计，在无需人工介入的情况下完成隐私漏洞检测与报告生成。

data-processing-nemo-curator

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利用 GPU 加速实现多模态数据的高效清洗与去重，支持文本、图像、音视频的混合处理，具备语义级重复内容识别、质量评分、敏感信息脱敏及有害内容过滤能力，适用于大规模 LLM 训练数据的自动化整理与优化。

data-processing-ray-data

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支持大规模机器学习数据处理，实现从单机到百节点集群的弹性扩展，适用于分布式 ETL、批处理推理及多模态数据加载。提供流式执行引擎处理超内存数据集，并通过 GPU 加速转换操作，无缝集成 PyTorch 与 TensorFlow 等主流框架。

data-processor

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具备数据解析、格式转换与统计分析能力，支持对 JSON、CSV 等结构化及文本数据进行自动化处理，可识别输入特征并生成相应格式输出，在保障数据完整性前提下完成端到端的数据加工任务。

data-quality-checker

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提供数据质量校验的自动化支持，覆盖数据管道中数据清洗、格式验证、完整性检查及异常识别等关键环节，生成符合工业标准的配置与代码，并依据最佳实践进行输出验证。