Result Integrator
by GongLingRui
整合多情点分析结果为综合报告,通过去重、分类、排序、总结生成高质量分析。适用于整合多分析源、生成统一报告
Skill Details
Repository Files
2 files in this skill directory
name: result-integrator description: 整合多情点分析结果为综合报告,通过去重、分类、排序、总结生成高质量分析。适用于整合多分析源、生成统一报告 category: result-processing version: 2.1.0 last_updated: 2026-01-11 license: MIT compatibility: Claude Code 1.0+ maintainer: 宫凡 allowed-tools:
- Read model: opus changelog:
- version: 2.1.0
date: 2026-01-11
changes:
- type: improved content: 优化 description 字段,使其更精简并符合命令式语言规范
- type: added content: 添加 allowed-tools (Read) 和 model (opus) 字段
- type: improved content: 优化功能、使用场景、整合原则、核心步骤、输入要求、输出格式、整合要求等描述,使其更符合命令式语言规范
- type: added content: 添加约束条件、示例和详细文档部分
- version: 2.0.0
date: 2026-01-11
changes:
- type: breaking content: 按照 Agent Skills 官方规范重构
- type: improved content: 优化 description,使用命令式语言,精简主内容
- type: added content: 添加 license、compatibility 可选字段
- version: 1.0.0
date: 2026-01-10
changes:
- type: added content: 初始版本
结果整合工具
功能
将多个情节点分析结果整合成综合报告,通过去重、分类、排序、总结等处理,生成高质量的综合分析。
使用场景
- 整合多个分析源的情节点结果,生成统一的综合报告。
- 去除重复和冗余信息,确保报告的精炼性和准确性。
- 提供结构化的情节点分析总结,便于快速理解故事核心。
- 优化报告的逻辑连贯性,提升可读性与专业度。
整合原则
- 去重: 移除重复或相似的情节点,确保每个情节点都独特。
- 分类: 按照戏剧功能对情节点进行分类,提供清晰的结构化视图。
- 排序: 按照情节点在故事中的出现顺序排列,确保时间线的连贯性。
- 总结: 提供整体的戏剧结构分析,给出专业的洞察和建议。
核心步骤
接收多个分析结果
↓
识别并去除重复内容
↓
按照戏剧功能分类
↓
按故事顺序排序
↓
生成整体分析总结
↓
输出最终综合报告
输入要求
- 情节点分析结果: 多个来自不同智能体的情节点分析报告或数据。
- 分析源权重(可选): 指定不同分析源结果的优先级或权重。
输出格式
【情节点整合分析报告】
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
一、整体分析总结
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[整体戏剧结构分析与专业洞察]
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
二、情节点分析
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【情节点】:[描述]
【戏剧功能】:[分析]
- [具体描述此情节点的功能和影响]
【情节点】:[描述]
【戏剧功能】:[分析]
- [具体描述此情节点的功能和影响]
...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
三、戏剧结构评价
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
[对整合后的戏剧结构的专业评价和改进建议]
约束条件
- 确保所有输入的情节点信息完整且可解析。
- 整合过程必须保持客观,不引入新的主观判断。
- 报告内容需逻辑连贯,易于阅读和理解。
- 确保最终输出的报告格式规范,符合预期要求。
示例
参见 {baseDir}/references/examples.md 目录获取更多详细示例:
examples.md- 包含多智能体情节点分析结果整合、去重、分类、排序和总结的详细报告示例。
详细文档
参见 {baseDir}/references/examples.md 获取关于结果整合的详细指导与案例。
版本历史
| 版本 | 日期 | 变更 |
|---|---|---|
| 2.1.0 | 2026-01-11 | 优化 description 字段,使其更精简并符合命令式语言规范;添加 allowed-tools (Read) 和 model (opus) 字段;优化功能、使用场景、整合原则、核心步骤、输入要求、输出格式、整合要求等描述,使其更符合命令式语言规范;添加约束条件、示例和详细文档部分。 |
| 2.0.0 | 2026-01-11 | 按官方规范重构 |
| 1.0.0 | 2026-01-10 | 初始版本 |
Related Skills
Attack Tree Construction
Build comprehensive attack trees to visualize threat paths. Use when mapping attack scenarios, identifying defense gaps, or communicating security risks to stakeholders.
Grafana Dashboards
Create and manage production Grafana dashboards for real-time visualization of system and application metrics. Use when building monitoring dashboards, visualizing metrics, or creating operational observability interfaces.
Matplotlib
Foundational plotting library. Create line plots, scatter, bar, histograms, heatmaps, 3D, subplots, export PNG/PDF/SVG, for scientific visualization and publication figures.
Scientific Visualization
Create publication figures with matplotlib/seaborn/plotly. Multi-panel layouts, error bars, significance markers, colorblind-safe, export PDF/EPS/TIFF, for journal-ready scientific plots.
Seaborn
Statistical visualization. Scatter, box, violin, heatmaps, pair plots, regression, correlation matrices, KDE, faceted plots, for exploratory analysis and publication figures.
Shap
Model interpretability and explainability using SHAP (SHapley Additive exPlanations). Use this skill when explaining machine learning model predictions, computing feature importance, generating SHAP plots (waterfall, beeswarm, bar, scatter, force, heatmap), debugging models, analyzing model bias or fairness, comparing models, or implementing explainable AI. Works with tree-based models (XGBoost, LightGBM, Random Forest), deep learning (TensorFlow, PyTorch), linear models, and any black-box model
Pydeseq2
Differential gene expression analysis (Python DESeq2). Identify DE genes from bulk RNA-seq counts, Wald tests, FDR correction, volcano/MA plots, for RNA-seq analysis.
Query Writing
For writing and executing SQL queries - from simple single-table queries to complex multi-table JOINs and aggregations
Pydeseq2
Differential gene expression analysis (Python DESeq2). Identify DE genes from bulk RNA-seq counts, Wald tests, FDR correction, volcano/MA plots, for RNA-seq analysis.
Scientific Visualization
Meta-skill for publication-ready figures. Use when creating journal submission figures requiring multi-panel layouts, significance annotations, error bars, colorblind-safe palettes, and specific journal formatting (Nature, Science, Cell). Orchestrates matplotlib/seaborn/plotly with publication styles. For quick exploration use seaborn or plotly directly.
