# Number Noise Cleaner

> 无用数字字符清理工具。读取结构化文本数据，对指定或全部文本字段移除无语义的独立数字字符，输出清理后的结构化文件。 当用户提到无用数字字符清理、数字噪声删除、文本中的杂散数字清理等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"number_noise_cleaner"，只要任务涉及从文本中删除无业务意义的数字字符，就应该使用此skill。 不负责数值规整、字段校验或通用正则替换。

- Skill: `cas-bigdatalab/number-noise-cleaner` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add cas-bigdatalab/number-noise-cleaner`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/cas-bigdatalab/number-noise-cleaner/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: cas-bigdatalab (https://skillmd.com/u/cas-bigdatalab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/cas-bigdatalab/number-noise-cleaner

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# number_noise_cleaner 无用数字字符清理

## 功能概述

本skill用于对文本进行无用数字字符清理，读取结构化数据文件并移除无语义的独立数字 token。
- 保留 1900-2099 范围内的年份
- 保留编号、版本号、样本号等业务标识中的数字
- 保留实验数值、小数、分数、百分比和带单位数值

## 触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此skill：
- 无用数字字符清理
- 数字噪声删除
- 文本中的杂散数字清理
- 删除无业务意义的数字

## 核心参数说明

### 必需参数
- `--input_path`：输入文件路径
- `--output_path`：输出文件路径

### 可选参数
- `--text_columns`：需清洗的文本列，逗号分隔；不填则默认处理所有字符串列
- `--preserve_years`：是否保留年份，默认 `true`
- `--year_min`：年份保留下限，默认 `1900`
- `--year_max`：年份保留上限，默认 `2099`
- `--preserve_identifiers`：是否保留编号/版本号等标识，默认 `true`
- `--identifier_markers`：编号上下文标记，逗号分隔
- `--preserve_measurements`：是否保留实验数值/单位数值，默认 `true`
- `--measurement_units`：实验数值单位，逗号分隔

## 输入文件格式

- CSV (.csv) / TSV (.tsv) / Excel (.xls, .xlsx) / SPSS (.sav)

## 使用方法

```bash
python scripts/number_noise_cleaner.py \
  --input_path <输入文件> \
  --output_path <输出文件> \
  --text_columns text \
  --preserve_years true \
  --year_min 1900 \
  --year_max 2099 \
  --preserve_identifiers true \
  --preserve_measurements true
```

## 输出示例

```text
[OK] 无用数字字符清理完成 -> output.csv
   处理列: ['text']
   行数: 10
```

## 注意事项

1. 仅移除文本中的无语义数字 token，不修改数值型列。
2. 默认保留年份、标识符和实验数值，避免误伤科研文本中的有效信息。
3. 该skill不负责数值规整、字段校验或通用正则替换。
4. 使用项目内 `data_io` 读写结构化数据。