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Agent Skill · 效率

ak-data-daily-timeout-report(ak 数据每日超时报告)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

ak-data-daily-timeout-report 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 18,900。

总安装 2,212周安装 95GitHub Stars 公开资料未说明下载 775核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ak-data-daily-timeout-report(ak 数据每日超时报告)
来源仓库:https://github.com/leehoo29/ak-data-daily-timeout-report
安装命令:
openclaw skills install ak-data-daily-timeout-report
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ak-data-daily-timeout-report

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

AK Data单一作业类型统一每日超时条目:任务超时+爬虫超时+比较+带日志请求的下钻示例。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ak-data-daily-timeout-report;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

ak-data-daily-timeout-report 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ak-data-daily-timeout-report。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ak-data-daily-timeout-report 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ak-data-daily-timeout-report 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

ak-data-daily-timeout-report 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ak-data-daily-timeout-report 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,212 次,近一周安装 95 次,下载 775 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ak-data-daily-timeout-report 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
ak-data-daily-timeout-report

ak 数据每日超时报告 · 本页

2,212—权限未标注MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
ak-data-daily-timeout-report
description
Unified daily timeout entry for AK Data single job type: task timeout + crawler timeout + comparison + drill-down examples with log request.

Skill: ak-data-daily-timeout-report

可迁移入口脚本:./run.sh - 单天查询:./run.sh day ... - 趋势查询:./run.sh trend ... - 迁移说明:./MIGRATION.md - 模板说明:./TEMPLATE.md - 短命令包装:项目根目录 bin/timeout - 打包脚本:scripts/data/package_ak-data_daily_timeout_skill.py

统一入口:用于查询 AK Data 单任务类型 在某一天的:

  1. 主任务超时(task timeout)
  2. 爬虫超时(crawler timeout)
  3. 两种口径对比结论
  4. 支持继续追问具体任务例子(自动补齐 log ext_ssn + log_state + request)
这是入口 Skill,不直接替代底层统计逻辑。 - 主任务超时底层能力:ak-data-task-timeout-created-report - 爬虫超时底层能力:ak-data-depart-timeout-log-report 本 Skill 负责:统一调度、统一输出、统一追问接口。

快速使用

1) 单天联合超时

./run.sh day --date-bjt 2026-04-05 --job-type AmazonListingJob

2) 单天 + 样例追问

./run.sh day \
  --date-bjt 2026-04-05 \
  --job-type AmazonListingJob \
  --example-scope crawler_timeout \
  --example-type overtime_total \
  --example-market au \
  --example-limit 5

3) 区间趋势

./run.sh trend \
  --start-date-bjt 2026-04-01 \
  --end-date-bjt 2026-04-05 \
  --job-type AmazonListingJob

适用场景

当 LeeHoo 的问题是以下类型时,优先使用本 Skill:

  • “查 4.5 超时情况”
  • “查 4.5 主任务超时和爬虫超时对比”
  • “查某天 AmazonListingJob 的超时情况”
  • “给我几个超时例子,带 request”
  • “继续看 4.5 的 nl / jp / au 样例”
  • “导出未Deliver / 未Arrival / WAITING 样例”

口径边界(强制)

1) 主任务超时(task timeout)

  • 时间窗口:created_at 落在 dateBjt 对应自然日
  • 正式超时判定基线:break_at
  • 不得把主任务超时偷换成 depart_at 口径
  • 不得把主任务超时简化成固定 created_at + 12h 口径后对外宣称“正式口径”

2) 爬虫超时(crawler timeout)

  • 时间窗口:depart_at 落在 dateBjt 对应自然日
  • 超时判定:

- 已到达:arrival_at - depart_at > timeoutHours - 未到达:now_utc - depart_at > timeoutHours

  • 若查询日是当天,可启用 cutoffHours 做成熟母本截断

3) 追问具体任务例子

例子查询必须能区分:

  • scopeType = task_timeout
  • scopeType = crawler_timeout

不得混口径返回。


输入契约

{
  "tenantId": "AK Data",
  "jobType": "AmazonListingJob",
  "dateBjt": "2026-04-05",
  "includeTaskTimeout": true,
  "includeCrawlerTimeout": true,
  "samplePerState": 3,
  "needMarketSplit": true,
  "needLogEnrich": true,
  "cutoffHours": 0,
  "exampleQuery": {
    "scopeType": "crawler_timeout",
    "sampleType": "overtime_total",
    "market": "au",
    "status": "PENDING",
    "limit": 5,
    "includeRequest": true
  }
}

字段说明

  • includeTaskTimeout:是否生成主任务超时部分
  • includeCrawlerTimeout:是否生成爬虫超时部分
  • samplePerState:底层脚本每类抽样条数
  • needLogEnrich:是否自动补齐 log 字段
  • cutoffHours:仅爬虫口径支持;用于当日成熟母本截断
  • exampleQuery:可选,用于继续追问例子

标准执行流程(强制)

A. 每日总览查询

  1. 如果 includeTaskTimeout=true

- 调用 run_created_timeout_report.py - 读取输出 JSON

  1. 如果 includeCrawlerTimeout=true

- 调用 run_depart_timeout_report.py - 读取输出 JSON

  1. 生成 unified report:

- 总览 - market 对比 - 主任务 vs 爬虫差值 - 诊断结论

B. 对比诊断规则

至少输出:

  • 主任务超时率
  • 爬虫超时率
  • gap(百分点)
  • top market 重合情况
  • 结论
建议判定规则
  • 若两者超时率差值 < 1 pct

- 判定:基本贴脸一致,问题主要由 crawler 链路传导

  • 若主任务明显高于爬虫 > 2 pct

- 判定:deliver / 状态收口尾段可能存在额外拖后腿

  • 若 top risk market 高度重合

- 判定:风险源一致

  • 若主任务新增 crawler 不明显的 market

- 判定:后链路异常需单独下钻

C. 追问例子(drill-down)

当用户继续问“给几个例子”时:

  1. 优先复用对应 JSON 中的 samples
  2. 若用户指定过滤维度(market/status/sampleType),则从标准化样例集合中过滤
  3. 若默认样例不足,再调用底层脚本增强抽样能力或补充专用导出脚本

默认要补齐的字段:

  • req_ssn
  • source_table
  • log_table
  • market
  • status
  • created_at / depart_at / arrival_at / deliver_at
  • task_hours / crawl_hours
  • ext_ssn
  • log_state
  • request
  • request_truncated

输出契约

{
  "scope": {
    "tenantId": "AK Data",
    "jobType": "AmazonListingJob",
    "dateBjt": "2026-04-05"
  },
  "taskTimeout": {
    "baseline": "break_at",
    "generatedAtUtc": "2026-04-06 08:00:00",
    "total": {},
    "markets": [],
    "samples": {}
  },
  "crawlerTimeout": {
    "baseline": "depart_at",
    "generatedAtUtc": "2026-04-06 08:00:00",
    "total": {},
    "markets": [],
    "samples": {}
  },
  "comparison": {
    "taskTimeoutRate": 0.087,
    "crawlerTimeoutRate": 0.0854,
    "gapPct": 0.16,
    "topOverlapMarkets": ["nl", "jp", "pl"],
    "diagnosis": "主任务超时与爬虫超时基本贴脸一致,说明问题主要由 crawler 链路传导"
  },
  "exampleQueryResult": {
    "scopeType": "crawler_timeout",
    "sampleType": "overtime_total",
    "market": "au",
    "status": "PENDING",
    "limit": 5,
    "rows": []
  }
}

输出文案要求(对话)

对 LeeHoo 汇报时,建议固定结构:

  1. 执行范围
  2. 总览指标
  3. 主任务 vs 爬虫差值
  4. Top market / 高风险 market
  5. 诊断结论
  6. 如用户要求,补具体样例(带 request)
  7. 最后给出文件路径

风险与降级

  • 若某一底层报告失败:

- 返回另一部分成功结果 - 明确标记 partial=true

  • 若 log 缺失:

- 保留主记录 - log_found=false

  • 若 request 非法 JSON:

- 返回原文字符串 - request_parse_error=true

  • 若 sample 不足:

- 明确提示“默认样例不足,当前仅返回已有样例”


结论型经验(已沉淀)

  • LeeHoo 对该类问题的真实诉求不是单一口径,而是:

- 某天总体超时怎样 - 主任务超时与爬虫超时是否贴脸一致 - 是否属于 crawler 传导,而不是 deliver 尾段独立炸锅 - 继续追问具体任务例子,并看 request 字段

  • 因此统一入口 Skill 比两个分散 Skill 更适合作为对话层默认路由。

平台分布

OpenClaw

73.84%
按下载量换算572

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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