整理商品清单时，A-01、a-01和带首尾空格的A-01是否算同一个SKU？答案取决于业务编码规则，而不是工具默认设置。去重前不定口径，可能把本来不同的型号误删，也可能留下应该合并的脏数据。
先用四行小样本说明比较规则
在XunL 文本去重工具中，每行放一条记录。可以输入“EC fan”“ AC fan ”“EC fan”“ec fan”，先用精确比较和保留空白，再逐项切换设置，观察哪些行被分到同一组。
不要同时打开所有清洗选项后只看结果变少。先确认大小写是否有含义，再决定是否去首尾空白；每改一项都看保留和删除的差异，才能知道减少的原因。
NFKC有用，但不是所有编码都适用
全角与兼容字符可能来自复制粘贴，NFKC可以在比较时将部分形式归为同组。对于普通名单清理很方便，但SKU、法律编号或其他严格标识应先核对编码规范，不能假定视觉接近就业务等价。
工具保留首次出现的代表文本，比较时规范化不等于输出会改成你心中最标准的版本。如果需要统一展示格式，应另定清洗规则，并保留原始值与标准值的映射，不要把去重与改名混成一步。
排序与空行，影响后续怎样使用
默认可保留首次出现顺序，也可以按需要排序。若原清单顺序代表优先级或来源时间，不要为了整齐升序后丢掉含义。空行则可以去掉或保留一个，选择应与后续导入要求一致。
复制输出以前，记录原始行数、删除数量和处理设置。数量减少不是唯一目标，关键是每个保留项有合理代表。批量导入前抽查容易混淆的型号、中文空格和前导零，避免仅核对总数。
如果输入一行同时包含型号和数量，去重依据就是整行，不会自动理解哪一列是SKU。想按型号合并数量，需要表格或专门聚合步骤；把重复行直接删除，可能丢失不同批次需求。先确定一条记录代表什么，再选处理方法，尤其不要把去重结果误当成已合并采购数量的清单。
网址与邮箱去重，还需要额外判断
两个URL即使指向同一内容，文本可能不同；同一个网址的不同参数，也可能表达不同状态。工具按字符串规则比较，不会访问目标页面或判断canonical，因此不能自动完成内容级合并。
邮箱与商品同理，去重不会验证真实存在、归属或是否还能使用，也不理解“离心风机”和“centrifugal fan”是否同义。需要语义或业务校验时，应单独安排，不把文本整理说成数据真实性审核。
实际工作可以先用脱敏样本确认规则，再处理整批，保存原清单和结果。若输出要交给同事，附一句明确口径，例如“忽略大小写、去首尾空白、保留首次顺序”，后面的人才能解释为何某行被合并。
为什么结果没变成统一大写？
忽略大小写用于比较，不等同于把代表文本全部改写。若需要统一大写，应另做明确转换，并确认不会破坏编码含义。
重复清单能否直接覆盖原文件？
先保留原件和设置，抽查合并结果再使用。错误口径造成的误删，仅靠已经去重的输出未必能恢复原来源与顺序。
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