Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

data-enrichment(数据充实)

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-enrichment 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 21,368。

总安装 4,892周安装 208GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,714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:data-enrichment(数据充实)
来源仓库:https://github.com/tktk-ai/data-enrichment
安装命令:
openclaw skills install data-enrichment
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-enrichment

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

Data-Enrichment 使用公共数据丰富公司和联系人列表。适用于补充技术统计、资金历史和员工人数信息。输出整洁、结构化的增强数据。安装命令:openclaw skills install data-enrichment;建议确认数据源合法性。注意公共数据可能存在偏差,需交叉验证关键字段。

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-enrichment;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-enrichment 怎么安装?

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

data-enrichment 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-enrichment 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-enrichment 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-enrichment 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,892 次,近一周安装 208 次,下载 1,714 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-enrichment 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。
  • 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
data-enrichment

数据充实 · 本页

4,892—只读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

name
data-enrichment
version
1.0.1
description
Enrich company and contact lists with public data — firmographics, technographics, social profiles, funding history, and employee count estimates. Clean, deduplicate, and score leads from raw CSV/JSON inputs.
author
TKDigital
category
Data & Analytics
tags
[data enrichment, CRM, lead scoring, firmographics, B2B data, data cleaning]

Data Enrichment Skill

Transform raw company/contact lists into enriched, scored, CRM-ready datasets.

What It Does

  1. Company Enrichment — Add firmographic data (industry, size, revenue range, funding, tech stack)
  2. Contact Enrichment — Find titles, social profiles, recent activity
  3. Data Cleaning — Deduplicate, normalize, fix formatting issues
  4. Lead Scoring — Score enriched records on custom criteria
  5. Export — Output in CSV, JSON, or CRM-import format

Usage

Enrich a Company List

Enrich this list of companies:
1. Acme Corp
2. Widget Labs  
3. DataFlow Inc
4. CloudScale
5. GrowthLab

For each, find:
- Industry and sub-industry
- Employee count (estimated range)
- Funding status and last round
- Tech stack (if detectable)
- Key decision makers (CEO, CTO, CMO)
- LinkedIn company page
- Recent news (last 90 days)

Clean and Deduplicate

Clean this CSV:
[Paste CSV or provide file]

Tasks:
- Remove exact and fuzzy duplicates
- Normalize company names (Inc/LLC/Ltd variations)
- Fix email formatting issues
- Flag incomplete records
- Standardize phone number format
- Fill missing fields where possible from public data

CRM Enrichment

I'm importing these contacts into [HubSpot/Salesforce/Pipedrive]:

[Paste contact list]

Enrich each record with:
- Company info (size, industry, revenue)
- Contact title and seniority level
- LinkedIn profile URL
- Lead score (1-100 based on: company size 10-500, SaaS industry, recent funding)
- Tag: hot/warm/cold

Output as CSV with CRM-compatible column headers.

Technographic Profiling

For these companies, identify their tech stack:
- What CMS do they use? (WordPress, Shopify, custom)
- What analytics? (GA4, Mixpanel, Amplitude)
- What email platform? (Mailchimp, SendGrid, HubSpot)
- What payment processor? (Stripe, PayPal, Square)
- Any AI/automation tools visible?

Companies: [list]

Output Format

Enriched Company Record

## [Company Name]
| Field | Value |
|-------|-------|
| Industry | [Industry / Sub-industry] |
| Employees | [Range estimate] |
| Revenue | [Range estimate] |
| Founded | [Year] |
| Funding | [Total raised / Last round] |
| Location | [HQ city, country] |
| Website | [URL] |
| LinkedIn | [URL] |
| Tech Stack | [Detected tools] |
| Recent News | [Last 90 days highlights] |

### Key Contacts
| Name | Title | LinkedIn | Seniority |
|------|-------|----------|-----------|
| [Name] | [Title] | [URL] | [C-level/VP/Director/Manager] |

CSV Export Format

company_name,industry,employees,revenue_range,funding,location,website,linkedin,tech_stack,news,contact_name,contact_title,contact_linkedin,lead_score,tag

Data Sources

  • Public websites and About pages
  • LinkedIn (public profiles)
  • Crunchbase (public funding data)
  • BuiltWith / Wappalyzer (tech stack)
  • News aggregators (recent activity)
  • Job postings (growth signals)

Best Practices

  • Provide clean input data (company names, domains, or LinkedIn URLs)
  • Specify which fields matter most — enrichment is faster when focused
  • For large lists (100+), process in batches of 25
  • Always verify enriched data before importing to CRM
  • Pair with lead-gen-research for full qualification + enrichment pipeline

References

  • references/field-definitions.md — What each enrichment field means
  • references/scoring-model.md — Default lead scoring weights

平台分布

OpenClaw

73.85%
按下载量换算1,266

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

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