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Agent Skill · 效率

data-cleaner-tool(数据清理工具)

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。

data-cleaner-tool 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,711。

总安装 8,976周安装 374GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,992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
1.1.0

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:data-cleaner-tool(数据清理工具)
来源仓库:https://github.com/shenghoo123-png/data-cleaner-tool
安装命令:
openclaw skills install data-cleaner-tool
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 data-cleaner-tool

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。

Data-Cleaner-Tool 用于清理 Excel/CSV 数据的重复项、缺失值和异常。适用于数据预处理、格式标准化和批处理任务。支持 AI 驱动的智能清洗,提升数据质量。安装命令:openclaw skills install data-cleaner-tool;建议确认文件读写权限。

注意处理敏感字段时需脱敏,避免信息泄露。

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 data-cleaner-tool;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

data-cleaner-tool 怎么安装?

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

data-cleaner-tool 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。

data-cleaner-tool 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。

data-cleaner-tool 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。

data-cleaner-tool 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,976 次,近一周安装 374 次,下载 2,992 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。

data-cleaner-tool 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
data-cleaner-tool

数据清理工具 · 本页

8,976—权限未标注MIT-0通过

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

Data Cleaner Pro - 数据清洗工具

简介

AI驱动的数据清洗工具,自动处理Excel/CSV数据中的重复、缺失、格式错误等问题。

适用场景:运营报表、财务数据、客户名单清洗

功能特性

  • ✅ 智能去重 - 保留最新/最早记录
  • ✅ 缺失值处理 - 填充/删除/预测
  • ✅ 格式标准化 - 手机号、邮箱、日期等
  • ✅ 异常值检测 - 统计方法 + 规则方法
  • ✅ 批量处理 - 多个文件同时清洗

使用方式

触发词

  • "清洗数据"
  • "去重处理"
  • "整理Excel"

输入

  • CSV/Excel 文件路径
  • 清洗规则(可选,默认智能模式)

输出

  • 清洗后的文件
  • 清洗报告(处理了xx条,删除了xx条)

技术栈

  • pandas:数据处理
  • Python:核心逻辑
  • openpyxl:Excel支持

安装依赖

pip install pandas openpyxl

使用示例

# 智能清洗
python scripts/clean_data.py data.csv

# 自定义规则
python scripts/clean_data.py data.csv --dedup --fillna mean --fix-phone

# 批量处理
python scripts/batch_clean.py folder/

使用说明

  • 免费使用
  • 欢迎反馈问题和建议

适用人群

  • 运营人员:整理用户数据
  • 财务人员:清洗账单数据
  • 行政人员:整理员工名单
  • 销售人员:客户名单去重

平台分布

OpenClaw

95.74%
按下载量换算2,865

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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