@OpenSenseNova · 25 items
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 HTML，保留原文事实断言和结论强度，不套模板，不做机械 Markdown 转换。
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 并提供下载链接。覆盖从数据读取到报告生成全流程，按步骤编排 capability 子 skill。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill，不要自行写几行 pandas 就回答**：①用户出现触发词：Excel 分析 / 表格分析 / 数据分析 / 数据清洗 / 数据统计 / 数据筛选 / 数据可视化 / 数据导出 / 汇总统计 / 透视表 / 分组统计 / 交叉分析 / 趋势分析 / 对比分析 / 异常值检测 / 去重 / 缺失值处理 / Excel 报告 / 生成报表 / analyze Excel / data analysis / data cleaning / pivot table；②用户上传或指定了 .xlsx / .xls / .csv 文件并要求分析、清洗、统计或可视化；③任务涉及多 Sheet 读取、条件筛选、分类汇总、图表生成中的任意一项；④用户要求导出带格式的 Excel 报告或下载链接。仅不用于：不涉及表格数据的纯文本处理、图片分析（使用 sn-da-image-caption）、单个公式计算的简单问答。
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。不用于单一事实查询或快速摘要。**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。模糊或宽泛的"研究/了解一下 X"也优先触发。仅不用于：单点事实问答（"X 是什么"）、一句话摘要、已给定单一来源的整理、纯文字润色改写。
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。
用于学术调研、论文精读、相关工作梳理、百科知识查询和引用链追溯。
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用于搜索英文社交平台，包括 Reddit 帖子、Twitter/X 推文和 YouTube 视频。
用于搜索金融市场、证券、上市公司基本面、价格、K 线、披露文件、财经新闻、A 股数据、港股或全球 ticker，可使用 yfinance、mootdx、API 脚本或 browser-use。
用于搜索中文社交平台，包括 B站视频、知乎问答、小红书笔记、微博帖子和抖音视频。部分平台需要 cookie 认证。
Use when researching China market, industry, macro, trade, procurement, listed-company disclosure, regulation, IP, healthcare, logistics, energy, environment, or industrial-operation information using free official sources with no registration, no API key, and no cryptocurrency data.
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用于规划研究报告且目标格式或结构未知时。通过锚点注册表发现权威报告标准和真实范例，并提取结构化报告蓝图。
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 Key。覆盖：(1) 通过 scripts/caption.py 对图表/表格/截图/流程图进行 caption，(2) 将 caption 文本解析为结构化 DataFrame，(3) 基于提取数据重新生成可视化图表，(4) 导出为 Excel/CSV。**遇到以下任一情况就主动使用本 skill，不要自行猜测图片内容**：①用户出现触发词：图片分析 / 图表提取 / 表格识别 / OCR / 图片描述 / 截图分析 / 图表数据 / 提取图片中的数据 / 图片转表格 / 识别图片 / image caption / extract data from image / chart analysis / table OCR；②用户上传或指定了图片文件（.png / .jpg / .jpeg / .gif / .webp / .bmp）并要求理解、提取数据或分析内容；③任务需要从图表截图、表格截图、UI 截图、流程图中提取结构化信息；④用户要求将图片中的数据转为 Excel/CSV 或重新生成可视化图表。仅不用于：图片编辑（裁剪、滤镜、缩放）、图片生成、不含数据的风景/人物照片描述。
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Word / 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 文件并要求分析、提取或统计其中内容；②用户出现触发词：Word分析 / PDF解析 / PPT提取 / 文档分析 / 报告解析 / 幻灯片分析 / 发票提取 / 合同分析 / 文档统计 / 错别字 / 语病 / 字号检查 / 简历分析 / 多文档对比；③任务涉及从文档中提取表格、数值、图表、格式（颜色/高亮/字号）、组织架构、时间线等结构化信息。仅不用于：Excel/CSV 数据分析（使用 sn-da-excel-workflow）、纯图片分析（使用 sn-da-image-caption）。
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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-excel-workflow 的行数评估步骤触发）；②用户出现触发词：大文件 / 大数据量 / 性能优化 / 内存不足 / OOM / 百万行 / 十万行 / 流式读取 / Parquet / 分块处理 / large file / big data / streaming read / chunked processing；③直接使用 pd.read_excel() 导致超时或内存溢出；④用户明确要求对大规模数据集进行高性能处理。仅不用于：小于 10k 行的常规 Excel 分析（使用 sn-da-excel-workflow 即可）。
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USE FOR Google-backed image discovery via Serper.dev. Returns image URLs, page URLs, titles, and source domains.
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用于查找代码示例、开源项目、GitHub Issue、技术问答、开发者讨论、HuggingFace 模型/数据集/Space。
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用于撰写或组织研究报告结构。按读者认知任务（全景/对比/调查/时序）和领域惯例（学术/医疗/法律/政策）选择报告模板。