我正在开发一个名为 OpenAnimation 的 Kotlin 多平台应用程序，它可以让你发现、查看和编辑 Lottie 动画。<p>你可以在这里实时体验：
<a href="https://openanimation.web.app" rel="nofollow">https://openanimation.web.app</a><p>源代码可以在这里找到：
<a href="https://github.com/orispok/OpenAnimationApp" rel="nofollow">https://github.com/orispok/OpenAnimationApp</a><p>我很想听听你的想法和反馈！
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在我之前的初创公司，CSV 导入对于客户入驻至关重要。我们在三天内构建了第一个版本。
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，我们多次重建了这个导入器。由于用户无法在不重新开始的情况下修复错误，我们的入驻完成率在导入步骤下降了 40%。
真正的问题不在于解析（PapaParse 非常出色）。问题在于后续的所有步骤：将“客户邮箱”映射到你的“邮箱”字段、验证业务规则，以及让用户在界面中直接修复错误。
Flatfile 和 OneSchema 解决了这个问题，但不公开显示价格。大多数开源工具仅处理工作流程的一部分。
ImportCSV 处理完整的流程：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进行。你的数据从未离开浏览器。这对敏感的客户数据至关重要——你可以审计代码、自行托管，并确保个人身份信息（PII）保留在你的基础设施上。前端采用 MIT 许可证。
技术方案
我们使用模糊匹配 + 示例数据分析进行列映射。如果某一列包含 @ 符号，它很可能是邮箱。
对于验证错误，用户可以在电子表格界面中直接修复，无需编辑 CSV 并重新开始。虚拟滚动（@tanstack/react-virtual）能够流畅处理超过 100,000 行的数据。
有趣的是：当启用 AI 时，GPT-4.1 能够准确映射列，并支持自然语言转换，比如“修复所有电话号码”或“将全名拆分为名和姓”。大型语言模型（LLMs）擅长理解杂乱的半结构化数据。
GitHub: [https://github.com/importcsv/importcsv](https://github.com/importcsv/importcsv)
演示平台: [https://docs.importcsv.com/playground](https://docs.importcsv.com/playground)
演示视频（90 秒）: [https://youtube.com/shorts/Of4D85txm30](https://youtube.com/shorts/Of4D85txm30)
你遇到过的最糟糕的 CSV 导入是什么？