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Agent Skill · 开发

analyzing-data-html-report(analyzing 数据 HTML report)

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。

analyzing-data-html-report 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 17,767。

总安装 380周安装 16GitHub Stars 4,809下载 133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
unknown

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:analyzing-data-html-report(analyzing 数据 HTML report)
来源仓库:https://github.com/dtyq/magic
仓库路径:skills/analyzing-data-html-report
安装命令:
npx skills add https://github.com/dtyq/magic --skill analyzing-data-html-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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/dtyq/magic --skill analyzing-data-html-report

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于辅助数据整理、表格处理和指标计算,生成可读的分析报告。适合清洗字段、汇总数据、发现异常或准备图表素材。通过 Python 脚本执行分析并输出 HTML 格式的报告文件。需确认数据来源和字段含义,避免将样本当作全量事实使用。涉及敏感数据导出时应先确认权限并进行脱敏处理。

analyzing-data-html-report 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/analyzing-data-html-report

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/dtyq/magic --skill analyzing-data-html-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

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

analyzing-data-html-report 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/dtyq/magic --skill analyzing-data-html-report。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

analyzing-data-html-report 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

analyzing-data-html-report 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/dtyq/magic --skill analyzing-data-html-report 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

analyzing-data-html-report 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

analyzing-data-html-report 用的人多吗?

公开数据是累计安装 380 次,近一周安装 16 次,下载 133 次,GitHub 4,809 星。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。

analyzing-data-html-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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 来源仓库有 4,809 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
analyzing-data-html-report

analyzing 数据 HTML report · 本页

3804,809执行命令未明确有提醒

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

数据分析报告开发技能 / Data Analysis Report Development Skill

Provides data analysis report development capabilities, including creating analysis report projects, generating static HTML analysis reports, integrating visualization charts, and complete development workflows.


如何使用本文档 / How to Use This Document

This document provides quick guidance and core tool descriptions. For details, refer to the following reference documents:

  • Complete code examples → references/report-workflow.md
  • ECharts 5.6.0 specification → references/report-echarts-v5.md

代码执行方式 / Code Execution Method

Python analysis scripts are executed via Shell tool (e.g., python analyze.py).


快速开始 / Quick Start

Important: Before executing the following steps, it's recommended to read the corresponding reference documents to understand detailed specifications:

  • Before starting report development → Read reference/report-workflow.md for complete workflow and code examples
  • When configuring charts → Read reference/report-echarts-v5.md for ECharts 5.6.0 usage specification

Develop report project: Create report working directory and execute analysis:

# Step 1: 创建报告目录(目录名体现分析内容)/ Create report directory (name reflects analysis content)
import os
os.makedirs('销售数据分析', exist_ok=True)  # or 'Sales Data Analysis' for English

# Step 2: 编写分析脚本 / Write analysis script
# 脚本读取数据源,执行分析,输出 data.json

Develop HTML report:

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="UTF-8" />
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/echarts/5.6.0/echarts.min.js"></script>
  </head>
  <body>
    <div id="chart" style="width:800px;height:400px;"></div>
    <script data-type="report">
      var reportData = {"total": 12345, "chart": [...]};
    </script>
    <script>
      var chart = echarts.init(document.getElementById('chart'));
      chart.setOption({...});
    </script>
  </body>
</html>

主要流程 / Main Workflow

  1. Create report working directory: Must create dedicated directory at task start. Directory name must reflect analysis content (e.g., "Sales Data Analysis"). Place all report files (analyze.py, data.json, index.html, README.md) in this directory
  2. Execute data analysis: Use Python script to get accurate analysis results and output data.json file
  3. Develop HTML report: Create index.html file with ECharts visualization, data embedded via inline script tag
  4. Documentation: Write README.md documentation
  5. Complete delivery: Provide report summary

文件命名规范 / File Naming Rules

Directory Naming: Must reflect analysis content and business domain, intelligently determined by user preferred language, e.g.:

  • User preferred language is Chinese: "销售数据分析", "2024年财务报告", "用户行为分析"
  • User preferred language is English: "Sales Data Analysis", "2024 Financial Report", "User Behavior Analysis"

File Naming: Use standard names within directory, e.g.:

  • HTML report: index.html (main report file)
  • Data file: data.json (analysis result data)
  • Analysis script: analyze.py (data analysis script)
  • Documentation: README.md (project documentation)

Complete Examples:

  • Chinese project: 销售数据分析/index.html, 销售数据分析/data.json
  • English project: Sales Data Analysis/index.html, Sales Data Analysis/data.json

关键规则 / Key Rules

Staticization Principle

  • Single HTML file, all data inline, zero async loading
  • Data embedded via <script data-type="report"> tag: var reportData = {...};

Technical Constraints

  • Use ECharts 5.6.0 specification only
  • Python scripts for data analysis to get accurate results only, not for generating images
  • Charts must use ECharts, strictly prohibited to generate images via Python

决策树 / Decision Tree

Need analysis report? ├─ Yes → Report type? │ ├─ Static HTML single-page report → This skill │ └─ Interactive Dashboard → analyzing-data-dashboard skill └─ No → Only instant numeric answer → data-qa skill

Chart type? ├─ Line/Bar/Pie etc → ECharts 5.6.0 ├─ Table only → HTML table └─ Mixed → ECharts + table


技术栈 / Tech Stack

CDN Resources:


参考文档 / Reference

For detailed usage, refer to the reference directory:

  • report-workflow.md - Complete workflow and code examples
  • report-echarts-v5.md - ECharts 5.6.0 usage specification

平台分布

Codex

34.39%
按下载量换算46

Claude

30.92%
按下载量换算41

Cursor

18.01%
按下载量换算24

Gemini CLI

8.12%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/dtyq/magic --skill analyzing-data-html-report 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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