data-processor
Daten-Arrays effizient transformieren
Die manuelle Verarbeitung großer Datensätze erfordert viele Token und birgt Fehler. Diese Fähigkeit bietet wiederverwendbare Muster zum Filtern, Abbilden, Aggregieren und Transformieren von Array-Daten im Code, reduziert die Tokennutzung und sorgt für konsistente Ergebnisse.
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테스트해 보기
"data-processor" 사용 중입니다. Filter this customer list to show only active accounts with revenue over 1000, sorted by total spend
예상 결과:
- 23 passende Kunden gefunden
- Gesamtumsatz der gefilterten Liste: $45,678
- Top 3 Kunden nach Ausgaben: Customer A ($5,200), Customer B ($4,850), Customer C ($4,100)
- Durchschnittlicher Umsatz pro Kunde: $1,986
보안 감사
안전This is a pure documentation skill containing only markdown documentation and example code. No executable code, scripts, network calls, or filesystem operations exist. The skill describes data processing patterns for educational purposes only. All 33 static findings are false positives: the scanner misidentified markdown code block delimiters as shell commands and JavaScript array method names as cryptographic algorithms.
위험 요인
🌐 네트워크 접근 (2)
품질 점수
만들 수 있는 것
Datensätze bereinigen und normalisieren
Rohdaten in standardisierte Formate transformieren, indem Zeichenfolgen getrimmt, Groß-/Kleinschreibung normalisiert und doppelte Einträge entfernt werden
Verkaufskennzahlen aggregieren
Summen, Durchschnitte und Anzahlen aus Transaktionsdaten berechnen, um zusammenfassende Berichte und KPIs zu erstellen
API-Antworten verarbeiten
API-Ergebnisse vor der Rückgabe an Clients filtern und sortieren, um die Payload-Größe zu reduzieren und Antwortzeiten zu verbessern
이 프롬프트를 사용해 보세요
Filter this array to keep only items where status equals 'active'
Sort these records by createdDate in descending order and return the top 10
Calculate the total revenue and average order value from this sales data
Clean the data by trimming strings, normalize email to lowercase, remove duplicates by email, filter for verified users, and sort by signup date
모범 사례
- Validieren, dass die Eingabedaten ein Array sind, bevor verarbeitet wird, um Fehler früh zu erkennen
- Statistiken zusammen mit den verarbeiteten Daten zurückgeben, um Einblick in die Transformationsergebnisse zu geben
- Zwischenergebnisse auf die Festplatte speichern, wenn Datensätze größer als 10.000 Einträge verarbeitet werden
피하기
- Gesamte Datensätze im Speicher verarbeiten ohne Paginierung oder Streaming
- Transformationen anwenden, ohne auf null- oder undefined-Werte zu prüfen
- Vollständige Datensätze zurückgeben, wenn nur Zusammenfassungsstatistiken benötigt werden, wodurch Token verschwendet werden