SenseNova Excel Data Analysis Workflow

Informe de la prueba

Tarea: en un archivo .xlsx real generado (2 hojas, 12.000 filas, 400 valores faltantes en '得分', 300 valores contaminados en '部门', columna llamada '是否通 过' con un espacio) contar filas por hoja, limpiar datos, calcular la proporción aprobada por departamento y exportar el resultado. La ejecución de línea base sin skill falló con KeyError: 'Column not found: 是否通过' — exactamente en la trampa advertida en la sección de reglas clave de la skill ('Column names may contain spaces'); después de una corrección manual, se ejecutó pero exportó un archivo con 400 NaN sin limpiar. La ejecución de skill exportó 0 NaN y correctamente alcanzó la puerta de 10k (12.003 filas → banda de 10k–100k → caché Parquet). Justo contraargumento: a este tamaño, la optimización resultó ser una pesimización — 5.8 s y pico de 57.4 MB vs. 2.9 s y 20.6 MB para pandas ingenuo, lo que significa que el viaje de ida y vuelta de Parquet en el límite inferior de su propia banda solo obstaculiza. Razón principal del veredicto de configuración: la skill está escrita para el sandbox del host SenseNova y contiene rutas no portátiles (/mnt/data/result.xlsx, fuentes /mnt/afs_agents/SimHei.ttf, enlaces como 'sandbox:'), y la rama de ≥100k filas requiere la skill vecina sn-da-large-file-analysis, que NO se instala con el comando de instalación — necesita copiarse por separado. Etapa 0 limpia: se leyeron el cuerpo (288 líneas) y 40 archivos de capacidad, sin red ni exfiltración.

Probado el: 2026-07-16 · Claude Code 2.x (agent harness)