Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 待分类

data-collection-guide(数据收集指南)

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-collection-guide 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 6,164。

总安装 480周安装 20GitHub Stars 23下载 160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:data-collection-guide(数据收集指南)
来源仓库:https://github.com/orientpine/honeypot
仓库路径:skills/data-collection-guide
安装命令:
npx skills add https://github.com/orientpine/honeypot --skill data-collection-guide
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/orientpine/honeypot --skill data-collection-guide

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

提供数据来源可信度分级与整理质量标准参考。适用于市场数据、企业信息等结构化信息整理场景。按等级(A-F)约束引用来源类型,要求最小来源数量。支持多源交叉验证与合规性标注管理。data-collection-guide 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。禁止采用非官方博客或维基类低可信度资料。

来源仓库内路径:skills/data-collection-guide

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/orientpine/honeypot --skill data-collection-gu…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

data-collection-guide 怎么安装?

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

data-collection-guide 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。

data-collection-guide 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

data-collection-guide 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。

data-collection-guide 用的人多吗?

公开数据是累计安装 480 次,近一周安装 20 次,下载 160 次,GitHub 23 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。

data-collection-guide 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
data-collection-guide

数据收集指南 · 本页

48023只读未明确通过

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

Chapter 2 데이터 수집 품질 기준

이 문서는 Chapter 2 작성을 위한 데이터 수집의 품질 기준과 검증 방법을 제공한다.


1. 출처 신빙성 기준

1.1 출처 등급 분류

등급출처 유형예시신뢰도
A글로벌 조사기관IDC, Gartner, MarketsandMarkets, Frost & Sullivan최상
A정부/공공기관특허청, 산업부, 과기부, NTIS최상
B공인 연구기관KISTEP, KIET, KEIT, ETRI상
B학술 논문IEEE, Nature, Science, ACM상
C기업 공식 자료IR 자료, 연례보고서, 보도자료중상
D전문 매체ZDNet, TechCrunch, 전자신문중
E일반 매체종합 일간지, 경제지중하
F비공식 자료개인 블로그, 위키사용금지

1.2 출처별 활용 기준

market_data:
  required_grade: "A 또는 B"
  minimum_sources: 2
  note: "시장 규모 데이터는 반드시 글로벌 조사기관 출처 필요"

company_info:
  required_grade: "B 이상"
  minimum_sources: 1
  note: "기업 정보는 공식 자료(C등급) 허용"

technology_trend:
  required_grade: "B 이상"
  minimum_sources: 2
  note: "기술 동향은 연구기관 또는 학술 자료 우선"

patent_data:
  required_grade: "A"
  minimum_sources: 1
  note: "특허 데이터는 공식 특허DB만 사용"

2. 데이터 최신성 기준

2.1 연도별 기준

데이터 유형권장 연도최대 허용 연도
시장 규모2024-20252023
기술 동향2024-20252023
기업 현황2024-20252023
특허 분석2019-2024 (5년간)2018-2024
정책 자료2024-20252022

2.2 예외 사항

[최신성 예외 허용 케이스]
1. 역사적 기술 발전 설명 시
2. 장기 시장 추세 분석 시
3. 기존 기술 대비 신기술 비교 시
4. 정책 연혁 설명 시

3. 데이터 완결성 기준

3.1 시장 데이터 필수 항목

domestic_market:
  required:
    - current_size: "현재 시장 규모 (년도, 금액, 단위)"
    - cagr: "연평균 성장률"
    - forecast: "전망 규모 (목표 년도, 금액)"
    - source: "출처 (기관명, 보고서명, 년도)"
  optional:
    - segment_breakdown: "세부 시장 분류"
    - key_players: "주요 기업"

global_market:
  required:
    - current_size: "글로벌 시장 규모"
    - cagr: "연평균 성장률"
    - forecast: "전망 규모"
    - regional_share: "지역별 점유율"
    - source: "출처"
  optional:
    - industry_breakdown: "산업별 분류"
    - country_breakdown: "국가별 분류"

3.2 기업 데이터 필수 항목

company_profile:
  required:
    - name: "기업명"
    - products_services: "주요 제품/서비스"
    - achievement: "성과 또는 특징"
  optional:
    - revenue: "매출"
    - market_share: "시장 점유율"
    - recent_news: "최근 동향"

3.3 특허 데이터 필수 항목

patent_analysis:
  required:
    - yearly_trend: "연도별 출원 동향 (최소 5년)"
    - country_share: "국가별 비중 (최소 4개국)"
    - domestic_key_patents: "국내 핵심 특허 (4-5건)"
    - global_key_patents: "국외 핵심 특허 (10-15건)"
  optional:
    - technology_classification: "기술별 분류"
    - top_applicants: "다출원인 분석"
    - os_matrix: "공백기술 분석"

3.4 경쟁력 비교표 필수 항목

competitiveness_table:
  required:
    - depth1: "영역 (3-5개)"
    - depth2: "기술 (영역당 2-3개)"
    - benchmark_institution: "선진기관명"
    - country: "국가"
    - benchmark_level: "선진기관 기술수준"
    - kimm_current: "KIMM 현재 수준"
    - kimm_target: "KIMM 목표 수준"

4. 데이터 정합성 검증

4.1 내부 정합성 체크리스트

[시장 데이터 정합성]
- [ ] 시장 규모 단위 일관성 (달러/원화)
- [ ] CAGR 계산 검증 (현재 규모와 전망 규모 일치)
- [ ] 지역별 점유율 합계 100% 확인
- [ ] 산업별 분류 합계 검증

[기업 데이터 정합성]
- [ ] 기업명 표기 일관성 (영문/한글)
- [ ] 성과 데이터 단위 일관성
- [ ] 연도 표기 일관성

[특허 데이터 정합성]
- [ ] 연도별 출원 건수 합계 검증
- [ ] 국가별 비중 합계 100% 확인
- [ ] 핵심 특허 정보 완결성 확인

4.2 외부 정합성 체크리스트

[Chapter 간 정합성]
- [ ] Chapter 3 세부기술 ↔ Chapter 2 기술 동향 일치
- [ ] Chapter 3 최종목표 ↔ Chapter 2 기술개발 방향 연계
- [ ] Chapter 1 정책 부합성 ↔ Chapter 2 시사점 연계
- [ ] Chapter 1 기술분류 ↔ Chapter 2 기술 동향 일치

5. 테이블 작성 기준

5.1 기업 동향 테이블

항목기준
국내 기업최소 5개
글로벌 기업최소 10개
필수 열기업명, 제품/서비스, 성과
선택 열매출, 점유율, 특이사항
[예시]
| 기업명 | 주요 서비스/제품 | 성과 및 전망 |
|--------|-----------------|-------------|
| 삼성SDS | '패브릭스', '브리티 코파일럿' | 2분기 영업이익 2209억원 (전년 대비 7.1% 증가) |
| SK C&C | '솔루어', 'AI 랜딩존' | 2분기 영업이익 전년 대비 13.78% 증가 |
| LG CNS | 'GenAI Text' | 2분기 영업이익 1377억원 (전년 대비 21.0% 증가) |

5.2 M&A 동향 테이블

항목기준
최소 건수5건
필수 열인수사, 피인수사, 유형, 기대효과, 시기
연도 범위최근 3년 (2022-2024)
[예시]
| 회사 | 인수/합병 회사 | 유형 | 기대효과 | 시기 |
|-----|--------------|------|---------|-----|
| 지멘스 | Altair Engineering | 인수 | AI 기반 설계/시뮬레이션 포트폴리오 강화 | 2024 |
| 오토데스크 | Wonder Dynamics | 인수 | 클라우드 기반 AI 콘텐츠 제작 효율화 | 2024 |

5.3 특허 분석 테이블

항목기준
연도별 동향최소 5년
국가별 비중최소 4개국
국내 핵심 특허4-5건
국외 핵심 특허10-15건
[예시 - 국가별 비중]
| 국가 | 비중 |
|------|------|
| 미국 | 44% |
| 일본 | 15% |
| 중국 | 12% |
| 한국 | 8% |
| 기타 | 21% |

5.4 경쟁력 비교표

항목기준
영역(Depth 1)3-5개
기술(Depth 2)영역당 2-3개
기술수준 표기TRL 1-9 또는 점수 1-5
[예시]
| Depth 1 | Depth 2 | 선진기관 | 국가 | 기술수준 | KIMM 현재 | KIMM 목표 |
|---------|---------|---------|-----|---------|----------|----------|
| 설계 기술 | 기계요소부품 설계 | FZG | 독일 | 5 | 2 | 4 |
| | 진동/충격 저감장치 설계 | [대기업A] | 한국 | 5 | 4 | 4 |
| 해석 기술 | 3D 기반 부품 해석기술 | ANSYS | 미국 | 5 | 2 | 4 |

6. 이미지 위치 기준

6.1 필수 이미지 목록

번호이미지명위치유형
1국내 시장 규모 및 전망1. 국내 시장막대/선 그래프
2국내 주요 기업 동향1. 국내 시장테이블
3국산 SW/제품 시장 현황1. 국내 시장막대 그래프
4글로벌 시장 규모2. 국외 시장막대/선 그래프
5지역별 시장 점유율2. 국외 시장파이 차트
6연도별 특허 출원 동향2. 국외 시장막대 그래프
7국가별 특허 비중2. 국외 시장파이 차트
8기술별 특허 분류2. 국외 시장막대 그래프
9글로벌 기업 동향2. 국외 시장테이블
10M&A 동향2. 국외 시장테이블
11연구원 경쟁력 비교표3. 시사점테이블

6.2 이미지 표기 형식

<이미지 설명>

또는 (출처 포함)

<이미지 설명>
> 출처: 기관명, 보고서명, 연도

7. 수치 표기 기준

7.1 시장 규모

규모표기 형식
100억 원 미만XX억 원
100억 원 이상X,XXX억 원
1조 원 이상X조 X,XXX억 원
달러XX억 달러 / XX백만 달러

7.2 성장률

CAGR XX% 또는 연평균 XX% 성장

7.3 점유율

XX% (소수점 1자리까지)

7.4 TRL

TRL X (1-9 정수)

8. 검증 절차

Step 1: 데이터 수집 완료 후

  1. 모든 데이터에 출처 확인
  2. 출처 등급 확인 (B등급 이상)
  3. 데이터 최신성 확인 (2023년 이후)

Step 2: 테이블 작성 후

  1. 필수 항목 완결성 확인
  2. 단위 일관성 확인
  3. 합계/비율 검증

Step 3: 문서 작성 후

  1. Chapter 간 정합성 확인
  2. 이미지 위치 확인
  3. 출처 표기 확인

Step 4: 최종 검토

[최종 검증 체크리스트]
- [ ] 모든 수치 데이터에 출처 명시
- [ ] 시장 규모 데이터 최신성 (2023년 이후)
- [ ] 기업 동향 테이블 완결성 (국내 5+, 글로벌 10+)
- [ ] 특허 분석 완결성 (연도별, 국가별, 국내 특허 4-5건, 국외 특허 10-15건)
- [ ] 경쟁력 비교표 완결성 (영역 3-5개, 기술 6-15개)
- [ ] Chapter 1/3과 정합성 확인
- [ ] 강조 표시(**, 이모지) 없음 확인

Meta

version: "1.0"
created: "2026-01-30"
consumers:
  - chapter2

平台分布

Codex

35.36%
按下载量换算57

Claude

31.83%
按下载量换算51

Cursor

19.73%
按下载量换算32

Gemini CLI

10.07%
按下载量换算16

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。

继续浏览同类 Skills