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Agent Skill · 效率

basic-data-analysis(基础数据分析)

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。

basic-data-analysis 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;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 13,133。

总安装 3,849周安装 162GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,348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
1.0.1

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:basic-data-analysis(基础数据分析)
来源仓库:https://github.com/wwbwin/basic-data-analysis
安装命令:
openclaw skills install basic-data-analysis
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 basic-data-analysis

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。

保险Excel自动数据分析工具,是基于保险从业人员常用的excel数据字段进行筛选和分析的AI自动数据分析skills。触发词:数据分析、分析数据、生成图表、制作图表、数据报告、EDA、探索性分析、可视化分析、统计报告。当用户提供数据文件并要求分析、生成图表、制作报告时,自动触发本 Skill。

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 basic-data-analysis;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

    它需要接触敏感数据,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

basic-data-analysis 怎么安装?

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

basic-data-analysis 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。

basic-data-analysis 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

basic-data-analysis 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。

basic-data-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,849 次,近一周安装 162 次,下载 1,348 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。

basic-data-analysis 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
basic-data-analysis

基础数据分析 · 本页

3,849—接触敏感数据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
保险Excel自动数据分析工具
description
|
metadata
version
1.0.1
author
WuWenBin-BeiJing-ST
license
MIT

保险Excel自动数据分析工具 V1.0.1

作者: WuWenBin-BeiJing-ST 2026 年,保险行业的数据分析涉及到数据清洗和数据整理,这些工作应该交给 Skills 自动完成。本 Skill 专为保险从业人员设计,针对保险Excel数据字段进行智能分析,从原始数据到专业报告,一键搞定。

前言

保险行业的数据分析涉及到数据清洗和数据整理,2026 年,这些基础工作应该交给 Skills。本 Skill 专为保险从业人员设计,能够自动识别保险常用字段(如保单号、险种、保费、理赔金额、客户信息等),自动制作图表(柱状图、饼状图、带数据标记的折线图、条形图),数据分析能力具备:

  1. 标准数据分析流程(EDA → 清洗 → 分析 → 可视化 → 洞察 → 输出)执行,同时处理常见文件格式(CSV、Excel、JSON)
  2. Agent 在 Skill 里自动调用 Kimi/DeepSeek 生成自然语言洞察部分
  3. 具备导出 Word 报告的能力

能力概览

本 Skill 提供端到端数据分析能力,涵盖从原始数据到专业报告的完整流程:

  1. 数据加载 — 支持 CSV、Excel (.xlsx/.xls)、JSON 格式,自动识别编码
  2. EDA 探索 — 数据概览、缺失值分析、类型推断、描述性统计
  3. 数据清洗 — 删除空行/重复行、缺失值填充、异常值标记
  4. 统计分析 — 数值列统计、分类列频次、相关性分析
  5. 可视化 — 自动生成柱状图、饼状图、折线图、条形图(PNG 格式)
  6. AI 洞察 — 调用 Kimi/DeepSeek 生成自然语言业务洞察
  7. 报告导出 — 一键生成专业 Word 分析报告

快速开始

# Step 1: 执行数据分析(EDA + 清洗 + 统计 + 图表)
python3 scripts/analyze.py <数据文件路径> --output-dir ./output

# Step 2: 生成 Word 报告(洞察文本由 Agent 调用 Kimi/DeepSeek 生成)
python3 scripts/export_report.py ./output/summary.json "<AI洞察文本>" --output ./报告.docx

标准工作流

用户上传数据文件
       ↓
[1] 加载数据(CSV/Excel/JSON)
       ↓
[2] EDA 探索性分析
       ↓
[3] 数据清洗(自动 + 日志记录)
       ↓
[4] 统计分析(数值 + 分类)
       ↓
[5] 可视化(自动生成四类图表)
       ↓
[6] AI 洞察生成(调用 Kimi/DeepSeek)
       ↓
[7] 导出 Word 报告
       ↓
返回报告文件给用户

详细流程说明见 references/workflow.md。

脚本说明

scripts/analyze.py

功能: 数据分析核心脚本,执行 EDA、清洗、统计、图表生成。

用法:

python3 scripts/analyze.py <数据文件> [--output-dir <输出目录>]

输出:

  • summary.json — 完整分析结果(EDA、清洗日志、统计、图表路径)
  • charts/*.png — 自动生成的可视化图表

依赖: pandas, matplotlib, numpy, openpyxl

scripts/export_report.py

功能: 生成 Word 格式数据分析报告。

用法:

python3 scripts/export_report.py <summary.json路径> "<洞察文本>" [--output <报告路径>]

输出: 专业排版的 Word 文档,包含封面、数据概览、清洗记录、统计分析、图表、AI 洞察、结论建议。

依赖: python-docx

AI 洞察生成

本 Skill 需 Agent 调用外部大模型(Kimi 或 DeepSeek)生成自然语言洞察。

详细调用方式、Prompt 模板、环境变量配置见 references/insight_generation.md。

关键配置:

# Kimi API Key
export KIMI_API_KEY="your-kimi-api-key"

# DeepSeek API Key
export DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key"

图表类型

图表类型适用场景自动生成条件
柱状图数值分布、分类频次数值列最多 3,分类列最多 2
饼状图分类占比分类列唯一值 ≥ 2,最多 2 列
折线图数值趋势(带数据标记)数值列数据点 ≥ 2,最多 3 列
条形图分类排名(水平)分类列唯一值 ≥ 2,最多 2 列

所有图表自动适配中文字体(PingFang SC / SimHei / Microsoft YaHei 等)。

支持的数据格式

格式扩展名编码处理
CSV.csv自动尝试 utf-8 / utf-8-sig / gbk
Excel.xlsx, .xls自动读取,支持多 Sheet(默认第一个)
JSON.json支持数组格式、对象数组、键值对映射

Agent 执行指南

当用户触发本 Skill 时,按以下步骤执行:

  1. 确认数据文件路径 — 用户上传或指定路径
  2. 执行 analyze.py — 生成 summary.json 和图表
  3. 读取 summary.json — 提取关键信息构建 Prompt
  4. 调用 Kimi/DeepSeek — 生成自然语言洞察
  5. 执行 export_report.py — 生成 Word 报告
  6. 返回报告文件 — 提供下载路径或直接发送给用户

错误处理:

  • 缺少依赖 → 提示用户运行 pip3 install pandas matplotlib numpy openpyxl python-docx
  • 缺少 API Key → 提示配置环境变量
  • 数据格式错误 → 提示用户检查文件格式

参考文档

平台分布

OpenClaw

91.44%
按下载量换算1,233

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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