famou-data-analysis
数据分析技能
分析目标
数据分析任务的核心目标是：
- 理解数据：搞清楚数据是什么、从哪来、代表什么业务含义，而不仅仅是读取文件
- 评估数据质量：识别缺失、重复、异常、格式不一致等问题，判断数据可信度
- 发现规律与洞察：通过统计和探索，找出数据中有意义的模式、趋势、异常和关联
- 制定处理流程：根据实际数据问题，设计可复现、有依据的清洗和转换方案
- 汇总结果：用清晰、有业务价值的语言输出结论，不是堆砌统计数字
处理约束
在分析过程中，始终遵守以下约束：
- 不擅自修改原始数据：任何清洗或转换操作都要先告知用户，说明原因，再执行
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Workflow skill for managing famou evolutionary experiment tasks, including public normal mode and public pro hybrid mode. Use this skill when the user mentions "submit experiment", "check experiment status", "delete experiment", "get experiment results", "account info", "quota", "credits", "famou experiment", "upload experiment", "config.yaml experiment", "hybrid mode", or needs to use famou-ctl to manage experiment tasks. Even if the user just says "submit" or "run experiment", trigger this skill whenever the context involves the famou platform.
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Search the web using Baidu AI Search Engine (BDSE). Use for live information, documentation, or research topics.
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Replace with description of the skill and when Claude should use it.
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医疗票据整理助手，用于自动分类、OCR识别和信息抽取。当用户需要处理医疗票据时使用，支持文件夹或压缩包输入，自动分类存放到不同文件夹，抽取病历信息（住院日期、医院名称），生成发票汇总CSV表格。
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交互式引导用户完成 FaMou 进化任务的完整流程：先通过结构化澄清循环产出 `problem.md`，再实现并验证 FaMou 实验的三个输入物料（`init.py`、`evaluator.py`、`prompt.md`）。当用户提到以下任意情形时触发：定义/澄清/创建 FaMou 任务、帮我写 problem.md、我想建一个进化任务、帮我准备 FaMou 实验物料、生成 init.py 或 evaluator.py、优化/ML/搜索问题需要进化求解。即使用户只说"帮我做个 FaMou 任务"或提供粗略想法，也应触发此技能并从澄清阶段开始。
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