海洋数据预处理技能

核心原则

•数据预处理定义：不破坏原有数据结构，不做标准化，只做格式转换
•警告优先：任何警告必须暂停询问用户，不能自动继续
•禁止自动决策：所有变量选择、参数设置必须由用户确认
•错误不自动重试：遇到错误展示给用户，等待指示

可用工具

工具	用途	使用时机
`ocean_preprocess_full`	完整预处理流程	推荐：信息完整时使用
`ocean_metrics`	质量指标计算	必须：预处理后调用
`ocean_generate_report`	生成报告	指标计算后生成
`ocean_inspect_data`	查看数据变量	用户只想了解数据时

4 阶段强制确认流程

工具在每个阶段强制返回，Agent 无法跳过确认步骤。

code

调用工具（无 dyn_vars）
    ↓
⛔ 阶段 1: awaiting_variable_selection
    │  → 展示动态变量，询问"您要研究哪些变量？"
    ↓
⛔ 阶段 2: awaiting_static_selection
    │  → 展示静态/掩码变量，询问"需要保存哪些？使用哪些掩码？"
    ↓
⛔ 阶段 3: awaiting_parameters
    │  → 询问"下采样倍数？插值方法？划分比例？"
    ↓
⛔ 阶段 4: awaiting_execution
    │  → 展示完整参数汇总，等待"确认执行"
    ↓
✅ 执行处理 (A→B→C→D→E)
    ↓
📊 调用 ocean_metrics 计算指标
    ↓
📝 调用 ocean_generate_report 生成报告

Token 机制：每个阶段返回 confirmation_token，下次调用必须携带，防止跳过阶段。

快速参数参考

ocean_preprocess_full 核心参数

参数	类型	必需	说明
`nc_folder`	string	✅	数据目录
`output_base`	string	✅	输出目录
`dyn_vars`	string[]	✅	研究变量
`user_confirmed`	boolean	⚠️	阶段 4 必需
`confirmation_token`	string	⚠️	阶段 2+ 必需
`scale`	number	⚠️	下采样倍数（下采样模式）
`downsample_method`	string	⚠️	插值方法（下采样模式）
`lr_nc_folder`	string	⚠️	LR 数据目录（粗网格模式）

完整参数说明：见 references/parameters.md

禁止行为（核心）

类别	禁止行为
变量选择	自动决定 dyn_vars / stat_vars / mask_vars
参数决策	自动决定 scale、划分比例、NaN 处理方式
流程控制	跳过确认阶段、跳过质量指标计算
错误处理	自动重试、自动更换路径

两种超分模式

模式	说明	关键参数
下采样	HR 数据下采样生成 LR	`scale` + `downsample_method`
粗网格	HR/LR 数据由模型分别生成	`lr_nc_folder`

日期文件名（默认开启）

参数	说明	默认值
`use_date_filename`	使用日期作为文件名	`true`
`date_format`	日期格式: `auto`/`YYYYMMDD`/`YYYYMMDDHH`/`YYYYMMDDHHmm`	`auto`
`time_var`	时间变量名（自动检测 time/ocean_time）	-

输出文件名示例：20200101.npy, 20200102.npy（自动从 NC 文件提取日期）

完整工作流程

code

1. 收集信息 → 数据目录、输出目录
2. 分析数据 → ocean_inspect_data 或 ocean_preprocess_full
3. 用户选择 → 研究变量、静态变量、掩码变量
4. 确认参数 → scale、method、划分比例
5. 执行前确认 → 展示所有参数，等待"确认执行"
6. 执行处理 → ocean_preprocess_full (user_confirmed=true)
7. 计算指标 → ocean_metrics（必须）
8. 生成报告 → ocean_generate_report + Agent 填写分析

详细流程：见 references/workflow-detail.md

参考文档索引

详细信息请按需读取以下文档：

文档	内容	何时读取
`references/workflow-detail.md`	Step 1-7 详细流程	需要了解完整流程时
`references/examples.md`	对话示例	需要参考示例时
`references/parameters.md`	所有工具参数	需要参数细节时
`references/errors.md`	错误处理指南	遇到错误时
`references/warnings.md`	警告处理指南	遇到警告时

输出目录结构

code

output/
├── train/
│   ├── hr/         ← 高分辨率数据
│   └── lr/         ← 低分辨率数据
├── valid/
├── test/
├── static_variables/
├── visualisation_data_process/
├── metrics_result.json
└── preprocessing_report.md