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Expert en nettoyage de données

Expert en nettoyage de données

Nettoyez registres, enquêtes et corpus avec traçabilité

Créé par
SShuang Chen
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Aperçu

Description

Compétence de nettoyage et de structuration des données (tableaux structurés + textes, images et audios non structurés). À utiliser pour les demandes de nettoyage de données, de remise en ordre de tableaux, de déduplication, de complétion de valeurs manquantes, d'harmonisation de formats, de conversion de tableaux croisés ou fusion. Couvre aussi les scénarios non structurés : nettoyage de discussions, déduplication et anonymisation de textes, masquage de données personnelles, audit de bibliothèques d'images, détection de doublons, suppression des métadonnées EXIF, organisation d'enregistrements audio. Couvre l'ensemble du processus de diagnostic, de restructuration, de décision de nettoyage, de vérification de conservation et de livraison auditable (jeu de quatre éléments : tableau nettoyé, sauvegarde, journal, détails des exclusions). Fournit des rapports d'audit pour les contenus non structurés et assure une double conservation (lignes et caractères) pour les textes. Conçu pour les contextes administratifs, d'entreprise, les enquêtes, les rapports et les corpus textuels ou multimédias en chinois. Ne convient pas à l'ingénierie des caractéristiques pour le machine learning, et n'effectue ni transcription ni réduction de bruit pour l'audio.

Compétences associées

Tout voir

Expert en restructuration

Après un cours d’expert, une formation, une interview ou une réunion, il ne reste souvent qu’une longue transcription désordonnée et difficile à réutiliser. L’expert en restructuration de contenu transforme intégralement les textes existants en livrables réellement exploitables : il ne se contente pas d’en résumer les conclusions, mais conserve les définitions, explications, exemples, conditions, chiffres, limites, étapes et conclusions, puis réorganise le tout selon une hiérarchie claire des connaissances. Vous pouvez l’utiliser pour : - transformer la transcription d’un cours d’expert en notes de connaissances réutilisables à long terme ; - transformer un support ou un script de formation en plan de cours, contenu de présentation et texte pour les pages PPT ; - transformer une interview, un article ou un compte rendu de réunion en article structuré, fiche de base de connaissances ou document d’équipe ; - organiser plusieurs documents en un ensemble de connaissances consultable et traçable. Il vous suffit de fournir le texte existant et d’indiquer à qui il s’adresse, le niveau de détail souhaité et le format de sortie attendu. Vous obtiendrez : - des notes de connaissances complètes, des articles, des plans de cours, du contenu de formation ou des textes pour les pages PPT ; - une hiérarchie claire des titres, des paragraphes, des listes et les explications terminologiques nécessaires ; - des notes pédagogiques directement exploitables par les étudiants, sans les formulations indirectes telles que « le formateur dit » ou « le cours abordera » ; - un contenu structuré directement livrable aux clients, aux équipes ou dans une base de connaissances ; - selon vos besoins, un registre des sources, un registre du contenu, un glossaire, un rapport qualité et des segments indexables ; - aucun contenu utile supprimé pour rendre le texte plus court, et aucun point de vue, exemple ou conclusion absent des documents sources ajouté. Convient aux tâches de mise en forme de documents textuels existants ; ne prend pas en charge la reconnaissance audio ni la génération de transcriptions à partir de fichiers audio.

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12k
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Précontrôle dossier marchand

Tous les documents ont été envoyés, alors pourquoi l’examen demande-t-il encore des pièces complémentairesf Ce Skill effectue un précontrôle des documents fournis par le marchand avant leur soumission, selon la checklist et les règles d’examen que vous indiquez. Il vous aide à repérer et à organiser les éléments manquants ou incohérents en amont. Vous obtiendrez : ① Un tableau de précontrôle détaillé : conforme, manquant, en conflit, clairement non conforme ou à confirmer. ② Une liste des éléments manquants : documents, champs et précisions à fournir. ③ Un tableau des conflits entre champs : vérification de l’entité, de l’adresse, des dates et du compte selon les règles applicables, avec indication de l’emplacement de la source. ④ Une liste d’actions avant soumission : les prochaines étapes présentées sous forme de tâches à cocher. Il se base sur les règles que vous fournissez et n’invente pas les exigences de la plateforme à partir de son expérience. Lorsqu’un élément n’apparaît pas dans les extraits, il ne conclut pas directement qu’il n’a pas été soumis. Les conflits entre versions des règles sont signalés et les numéros sensibles sont masqués. Ce Skill convient aux équipes chargées des opérations marchands, à la préparation des dossiers et aux petites équipes qui souhaitent effectuer une vérification avant soumission. Le résultat est un rapport Markdown facilement copiable. Il s’agit d’une préparation au précontrôle, qui ne remplace pas l’examen final de la plateforme, de la banque, des services fiscaux ou des autorités réglementaires, et ne garantit pas l’acceptation du dossier. Les cas présentés sont fictifs.

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Expert projets de recherche

Assistant expert pour l’évaluation de projets de recherche au niveau des établissements d’enseignement supérieur. L’utilisateur fournit les documents de N projets d’une même catégorie (chaque projet comprend un dossier de candidature, une fiche de contrôle formel ou de contrôle à mi-parcours, et des pièces justificatives ; les noms de fichiers peuvent être mélangés, erronés ou modifiés, dans des formats docx, xlsx, pdf ou image ; les justificatifs peuvent être regroupés dans un seul fichier ou répartis entre plusieurs fichiers). Le Skill effectue successivement : ① alignement des points d’ancrage — extraction, depuis le contenu des documents, du nom du projet ou du centre, du responsable, de l’établissement de rattachement et de la période, afin d’associer correctement les trois types de documents et de signaler les éléments à vérifier lorsque le nom du fichier ne correspond pas à son contenu ; ② normalisation des justificatifs — qu’ils soient regroupés ou séparés, décomposition en « éléments de preuve unitaires », puis création, pour chacun, d’un registre avec code et statut (complet / à vérifier / manquant / douteux), afin de ne pas évaluer la richesse des justificatifs selon le nombre de fichiers ; ③ audit tridimensionnel détaillé — évaluation de la pertinence, de l’authenticité et de la consistance de chaque preuve, avec rapprochement entre les engagements du dossier de candidature et les résultats déclarés dans la fiche de contrôle à mi-parcours ; ④ double barème et classement transversal — les cinq critères pondérés de l’annexe 2 servent de barème de présentation, tandis que les cinq dimensions du contrôle à mi-parcours servent de barème de référence ; les deux systèmes restent indépendants et ne sont pas fusionnés, et tous les projets sont classés puis répartis par niveaux ; ⑤ production d’un document structuré de travail pour l’évaluation, avec une section « note + avis d’évaluation » directement copiable dans le formulaire officiel, ainsi que, si nécessaire, une page web interactive de notation. Le référentiel actuel de Huali est utilisé par défaut ; les indicateurs, pondérations et documents de référence peuvent être confirmés, modifiés dans la conversation ou remplacés par l’utilisateur avant le démarrage. Deux points de confirmation sont prévus : d’abord l’alignement et le registre, puis la notation et le classement par niveaux. Lorsque les documents ne peuvent pas être identifiés, l’utilisateur est invité à les confirmer. Pour les projets arrivant à leur terme, deux contraintes strictes supplémentaires s’appliquent : premièrement, la correspondance entre les résultats attendus du dossier de candidature et les résultats justificatifs doit être vérifiée obligatoirement ; si les justificatifs ne contiennent pas les résultats attendus mentionnés dans le dossier, le projet est automatiquement déclaré non conforme ; deuxièmement, les problèmes de modèle distinguent l’utilisation d’un modèle totalement inapproprié (non conforme) d’un écart de format partiel (faible déduction seulement).

H
13Gratuit

Informations

Version
v5
Dernière mise à jour
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Recherche et analyseEntreprise et stratégie
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