实战:用 Claude Skills 搞定多表合并与数据清洗


01. 痛点场景:混乱的数据源

假设你面临这样一个典型的“高血压”需求:

“把这三张表(糖尿病患者随访数据)合并成一张标准的分析表,统一日期格式、性别、病名,并剔除重复的‘张伟’。”

表1 内分泌科-老王录入版

ID,Name,Gender,Visit_Date,Diagnosis,HbA1c
1001,张伟,男,2024.01.15,2型糖尿病,7.5%
1002,王芳,女,2024.01.16,T2DM,6.8 %
1003,李娜,Female,2024.02.01,1型糖尿病,
1004,刘强,男,2024.02.10,T2DM,8.2%

表2 社区门诊-小李录入版

ID,Name,Sex,Date,Type,Value
2001,陈杰,M,2024/1/20,二型糖,6.5
,,,,,
2002,杨敏,F,2024/2/14,Pre-diabetes,5.9
2003,赵强,M,2024/03/05,正常,5.2
2004,孙丽,F,24/3/12,2型,9.1

表3 急诊留观-补录版

Patient_ID,Patient_Name,Gender,Check_Time,Disease,HbA1c_Level
1001,张伟,Male,2024-01-15,Type 2 Diabetes,7.5
3001,吴刚,男,2024-04-01,糖尿病酮症,11.2
3002,郑华,女,2024-04-02,T2DM,
3003,周梅,女,2024-04-05,2型糖尿病,6.4

02. 工程师的解法 (The Skill Workflow)

利用 Skill,我们不需要手写 Python 脚本,只需要直接对话,让 LLM 自主决策并执行。

Step 1: 定义规则 (requirements.md)

读取当前目录下所有的 csv 文件。请帮我执行以下清洗任务,并生成一个最终文件 final_clean_data.xlsx:

合并数据:将三份数据合并,统一表头为 [ID, Name, Gender, Date, Diagnosis, HbA1c]。

清洗日期:将所有日期格式统一为标准的 YYYY-MM-DD。

标准化术语:

Gender: 统一为 "Male/Female"。

Diagnosis: 只要包含“2型”、“二型”、“T2DM”、“Type 2”,一律统一为 "T2DM"。

清洗数值:去掉 HbA1c 中的 % 符号,转为纯数字。

去重与排序:如果 ID 重复,保留日期最新的那条;最后按日期排序。

Step 2: 下达指令

在终端直接输入:

# 语法结构:/技能名称 [具体的执行指令]
/xlsx 按照 requirements.md 对当前文件夹下的所有 .csv 文件进行清洗合并

Step 3: 最终交付结果

可以看出,Skill 完整地按照自然语言的要求完成了清洗任务。

请添加图片描述


03. Skill 安装说明 (SOP)

Step 1: 获取 Skill

找到你想用的 Skill 文件夹(例如本例中的 xlsx 工具)。

Step 2: 安装

  • 项目级安装(推荐):复制到当前项目根目录下的 .claude/skills 文件夹即可。
  • 全局安装:将 Skill 文件夹复制到 ~/.claude/skills (Mac/Linux) 或相应的用户目录下。

04. Skill 使用方式

在 Claude Code 终端内,主要有三种调用逻辑:

  1. 显式调用:
    使用 /xlsx (或其他 Skill 名称) 唤起对应工具,随后输入具体指令。

  2. 自动触发:
    在日常对话中直接描述需求,Claude 会根据语义自动判断并调用已安装的工具。

  3. 长期记忆植入 (Project Context):
    在项目根目录的 CLAUDE.md 文件中提及这些技能,使其成为 Claude 的项目常识。

    示例:在 CLAUDE.md 中写入:

    Always refer to the skills in .claude/skills/ when refactoring code.


05. 更多细节与参考


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如果你在配置 Skill 的过程中遇到任何问题,或者有更好的实战场景建议,欢迎随时私信沟通,我很乐意收到你的反馈。

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