#data

使用 pandas 进行数据分析、openpyxl 处理公式与格式，创建、读取和编辑 Excel (.xlsx) 电子表格，支持多工作表和财务模型。

通过 jq 与 Python 进行数据处理与转换

网页数据提取 — 通过 curl/Python 进行结构化抓取、搜索与 PDF 下载

记忆使用分析 — 事实分布、时间线与健康评估

把模型变成文本电子表格：你口述单元格内容与公式，它只回复渲染后的 10 行表格。

一个「角色/任务/规则」结构的提示词模板，要求模型编写 Python/Pandas 数据清洗流水线，处理缺失值并检测异常值。

扮演数据分析师：说明数据集含义、提炼可回答的关键问题，并用通俗语言给出可落地的洞察。