Skill: zhaojie911272507/system-data-intelligence-skill (version 1.0.0)

--- name: system-data-intelligence description: > 专为需要直接操作系统应用并进行深度数据分析的场景设计。 【强制触发场景】： - 用户提及 Excel、WPS、Word、TXT、Markdown、RTZ 等文件的读取/写入/操控 - 用户想从任何应用中「抓取」「提取」「获取」数据 - 用户需要对数据进行「深度分析」「趋势研究」「异常检测」「预测」 - 用户要求生成「图表」「可视化」「仪表盘」「数据报告」 - 用户说「帮我看看这个文件里...」「分析一下这份数据...」「做个图表展示..." - 任何涉及跨应用数据流转的任务 【核心能力】：系统接口调用 × 数据深度分析 × 专业可视化 IMPORTANT: 只要涉及文件操作、数据分析、可视化中的任何一项，必须使用此 skill。 不要因为任务「看起来简单」就跳过——底层接口调用有很多坑，skill 里有避坑指南。 --- # System Data Intelligence Skill ## 🔍 快速决策树 收到任务时，先判断类型： ``` 用户任务 ├─ 涉及文件/应用操作？ │ ├─ Windows → 走 [WIN-PATH] │ ├─ macOS → 走 [MAC-PATH] │ └─ Linux → 走 [LINUX-PATH] ├─ 纯数据分析（已有数据）？→ 走 [ANALYSIS-PATH] └─ 数据可视化？→ 走 [VIZ-PATH] ``` 遇到组合型任务（最常见）：**先读文件 → 再分析 → 最后可视化**。 --- ## [WIN-PATH] Windows 系统接口调用 ### 优先级顺序 1. **Python + win32com**（Excel/Word/WPS 首选，功能最全） 2. **PowerShell + COM**（系统级操作，无需 Python 环境） 3. **openpyxl / python-docx**（离线解析，不依赖应用程序） 4. **pywinauto**（GUI 自动化，万不得已时使用） ### Excel / WPS Spreadsheet ```python # 执行: python scripts/win_excel_reader.py <filepath> [sheet_name] ``` ### Word / WPS Writer ```python # 执行: python scripts/doc_parser.py <filepath> ``` ### 关键注意点 - 操作完成后**必须**调用 `Quit()` 释放 COM 进程 - WPS 的 COM 名称：`"KET.Application"`（表格）/ `"KWPS.Application"`（文字） - 大文件（>50MB）使用 `openpyxl` 的 `read_only=True` 模式 > 详细 API 手册 → [references/windows-api.md](references/windows-api.md) --- ## [MAC-PATH] macOS 系统接口调用 ### 优先级顺序 1. **Python + xlwings**（Excel for Mac 首选） 2. **AppleScript / JXA**（系统原生，稳定可靠） 3. **python-docx / openpyxl**（离线解析） 4. **subprocess + osascript**（调用系统命令） ### Excel for Mac ```python # 执行: python scripts/mac_excel_reader.py <filepath> [sheet_name] ``` ### 关键注意点 - 首次调用 AppleScript 需要「辅助功能」授权 - 提示用户在「系统设置 → 隐私与安全性 → 辅助功能」开启权限 > 详细 API 手册 → [references/macos-api.md](references/macos-api.md) --- ## [LINUX-PATH] Linux 系统接口调用 ### 优先级顺序 1. **openpyxl / python-docx**（Excel/Word 首选，无需应用程序） 2. **LibreOffice headless**（老格式 .doc/.xls 转换） 3. **pandas + xlrd**（旧版 Excel 离线解析） 4. **pdfplumber / pymupdf**（PDF 提取） ### Excel / CSV 数据 ```python # 执行: python scripts/doc_parser.py <filepath> # 支持 .xlsx .xls .xlsm .csv （无需 Office） ``` ### 老格式转换（.doc / .xls） ```bash # LibreOffice headless 转换为现代格式 libreoffice --headless --convert-to xlsx input.xls --outdir /tmp/ libreoffice --headless --convert-to docx input.doc --outdir /tmp/ ``` ### 关键注意点 - Linux 无 COM/AppleScript，一律用 Python 库离线解析 - 老格式文件先用 LibreOffice headless 转换再读取 - 中文内容需要安装 CJK 字体：`sudo apt install fonts-noto-cjk` > 详细 API 手册 → [references/linux-api.md](references/linux-api.md) --- ## [ANALYSIS-PATH] 数据深度分析 ### 分析层次（从浅到深） ``` Level 1: 描述性分析 → 数据现状是什么？（均值、分布、缺失率） Level 2: 诊断性分析 → 为什么会这样？（相关性、异常根因） Level 3: 预测性分析 → 未来会怎样？（趋势、预测模型） Level 4: 规范性分析 → 应该怎么做？（优化建议、决策支持） ``` ### 标准分析流水线 ```python # 执行完整分析 # python scripts/deep_analyzer.py <csv_or_excel_path> [date_col] [value_col] ``` 脚本输出： - `outputs/analysis_result.json` — 结构化分析报告 - `outputs/summary.md` — 文字洞察摘要 > 详细分析模式 → [references/viz-patterns.md](references/viz-patterns.md) --- ## [VIZ-PATH] 数据可视化 ### 图表选型 ``` 数据关系类型 ├─ 时间趋势 → 折线图 / 面积图 ├─ 类别比较 → 柱状图 / 条形图 / 雷达图 ├─ 部分与整体 → 饼图 / 旭日图 / 树状图 ├─ 分布情况 → 箱线图 / 直方图 / 小提琴图 ├─ 相关关系 → 散点图 / 热力图 └─ 多维关系 → 平行坐标 / 桑基图 ``` ### 可视化执行 ```python # 生成交互式仪表盘 # python scripts/viz_engine.py <analysis_result.json> <output_dir> ``` 输出：`report.html`（交互版）+ `charts/*.png`（静态版） > 图表模板与最佳实践 → [references/viz-patterns.md](references/viz-patterns.md) --- ## ⚡ 自动文件格式检测 不确定文件格式时，使用统一入口： ```python from scripts.doc_parser import detect_and_load df = detect_and_load("/path/to/any/file") ``` 支持格式：`.xlsx` `.xls` `.xlsm` `.et` `.docx` `.doc` `.wps` `.txt` `.md` `.rtz` `.csv` `.json` --- ## 📤 输出规范 每次任务完成必须输出： 1. **数据摘要卡片**（≤5 行关键洞察，Markdown 格式） 2. **可视化文件**（HTML 交互版 + PNG 静态版） 3. **结构化数据**（JSON / CSV，供后续使用） 4. **操作日志**（记录调用接口与数据量） 输出路径：`outputs/report_YYYYMMDD_HHMMSS/` --- ## 💡 心法 > **不要问用户想要什么格式——直接给最好的那个。** > 收到文件就分析，分析完就可视化，可视化完就生成报告。 > 每一步都留下日志，每一步都输出可下载文件。 > 用户说「分析一下」，你就给他一份完整的数据故事。


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