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用自然语言分析机械测试数据并生成统计、疲劳与报告结果
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Auto-Manager MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请读取这个机械测试 CSV 文件，汇总各通道的最大值、最小值、均值和标准差，并指出异常波动通道。
返回各通道统计结果，并标出波动异常或值得关注的通道。
对这个 TDMS 测试文件做频谱分析和雨流计数，说明主要频率成分以及潜在疲劳载荷特征。
输出主要频率信息、雨流计数结果，以及对疲劳特征的简要说明。
基于这个 MDF 文件生成测试分析报告，包含通道统计、热状态检测结论和关键发现摘要。
生成结构化测试报告，汇总统计结果、热状态判断和关键结论。
数据分析师或研究人员可在拿到 CSV、TDMS、MDF 测试文件后，用自然语言快速查看通道统计、异常波动和整体数据特征。这样能减少手动筛查数据的时间。
在机械试验或耐久测试场景中，用户可对数据做频谱分析和雨流计数，以识别主要频率成分与潜在疲劳载荷特征。适合用于测试结果的初步评估。
当需要整理测试结论时，用户可让工具根据数据文件生成报告，汇总统计结果、热状态检测结论和关键发现。适合提升测试汇报效率。
它用于通过自然语言分析机械测试数据文件。已知支持通道统计、频谱分析、雨流疲劳计数、热状态检测和报告生成。
给定描述中提到支持 CSV、TDMS 和 MDF 文件。其他格式是否支持，见源码仓库。
当前素材没有提供安装方法、运行环境或密钥要求。具体前置条件请见源码仓库。
用自然语言控制频谱仪、电源等测试仪器并管理多设备会话。
用自然语言分析本地CSV文件，完成筛选、合并与统计洞察。
帮助用户分析 MCP 工具安全风险，识别恶意行为并提供风险评分。
用自然语言自动操作 PowerFactory，完成潮流、短路与开关等电力仿真任务。
帮助用户加载多种数据文件、做统计分析并生成可视化图表。
帮助分析设备综合效率，拆解损失因素并生成图表洞察。