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我一直在开发 OpenAnimation，这是一个使用 Kotlin Multiplatform 构建的应用程序，可以让你发现、查看和编辑 Lottie 动画。<p>你可以在这里试用： <a href="https:&#x2F;&#x2F;openanimation.web.app" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;openanimation.web.app</a><p>源代码在这里： <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;orispok&#x2F;OpenAnimationApp" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;orispok&#x2F;OpenAnimationApp</a><p>我很乐意听取你的想法和反馈！

在我之前的初创公司里，CSV 导入是决定客户注册成败的关键。我们用了三天时间构建了第一个版本。 然后现实来了：Windows-1252 编码、欧洲日期格式、嵌入的换行符、五种不同格式的电话号码。 在接下来的六个月里，我们多次重建了那个导入器。由于用户无法在不重新开始的情况下修复错误，我们的注册完成率在导入步骤中下降了 40%。 真正的问题不在于解析（PapaParse 很好用）。而在于之后的所有事情：将“客户邮箱”映射到你的“邮箱”字段，验证业务规则，以及让用户在线修复错误。 Flatfile 和 OneSchema 解决了这个问题，但不会公开显示价格。大多数开源工具只处理工作流程的一部分。 ImportCSV 处理整个流程：上传 → 解析 → 映射 → 验证 → 转换 → 预览 → 提交。默认情况下，所有操作都在客户端运行。你的数据永远不会离开浏览器。这对于敏感的客户数据至关重要——你可以审计代码、自托管，并保证 PII 留在你的基础设施上。前端采用 MIT 许可证。 技术方法 我们使用模糊匹配 + 样本数据分析进行列映射。如果一列包含 @ 符号，它很可能就是邮箱。 对于验证错误，用户可以在电子表格界面中在线修复它们——无需编辑 CSV 并重新开始。虚拟滚动（@tanstack/react-virtual）可以流畅地处理 100,000 多行数据。 有趣的部分：当启用 AI 时，GPT-4.1 可以准确地映射列，并实现自然语言转换，例如“修复所有电话号码”或“将全名拆分为姓和名”。LLM 擅长理解混乱的、半结构化的数据。 GitHub：[https://github.com/importcsv/importcsv](https://github.com/importcsv/importcsv) 演示：[https://docs.importcsv.com/playground](https://docs.importcsv.com/playground) 演示（90 秒）：[https://youtube.com/shorts/Of4D85txm30](https://youtube.com/shorts/Of4D85txm30) 你导入过的最糟糕的 CSV 是什么？