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Agent Skill · 效率

data-generator(数据生成器)

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-generator 是效率类 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,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 10,744。

总安装 4,992周安装 208GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,664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
2.2.0

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-generator(数据生成器)
来源仓库:https://github.com/huaibuer/data-generator
安装命令:
openclaw skills install data-generator
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-generator

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。

训练数据生成技能。根据传入的工具名和用户指令列表,生成多轮对话格式的 JSONL 训练数据。触发场景:(1) 传入工具名和用户指令列表,生成完整训练数据;(2) 批量生成指定工具的标注数据;(3) 给定指令列表,输出 JSONL 对话样本。

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-generator;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-generator 怎么安装?

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

data-generator 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-generator 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-generator 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-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,992 次,近一周安装 208 次,下载 1,664 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-generator 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-generator

数据生成器 · 本页

4,992—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-generator
description
训练数据生成技能。根据传入的工具名和用户指令列表,生成多轮对话格式的 JSONL 训练数据。触发场景:(1) 传入工具名和用户指令列表,生成完整训练数据;(2) 批量生成指定工具的标注数据;(3) 给定指令列表,输出 JSONL 对话样本。

Data Generator

将用户指令列表转换为标准 JSONL 训练数据。

输入

两个必填参数:

参数类型说明
tool_namestring工具名,如 dev_control、scene_generator、weather
user_instructionsstring[]用户指令列表,如 ["5分钟后打开空调", "3分钟后关灯"]

输出 JSONL 格式

{"conversations":[
  {"from":"human","value":"<当前用户指令>打开客厅空调</当前用户指令>\
<本地设备>格力冷静王(空调)</本地设备>\
<当前时间>2026-03-15 14:22:47</当前时间>\
<用户场景列表>[{\"scene_id\":1001,\"scene_name\":\"回家模式\",\"room_name\":\"全屋\"},{\"scene_id\":1002,\"scene_name\":\"睡眠模式\",\"room_name\":\"主卧\"}]</用户场景列表>\
<用户设备列表>{\"客厅\":[\"格力冷静王(空调)\",\"洗碗机A1(洗碗机)\"],\"主卧\":[\"美的舒省风(空调)\"]}</用户设备列表>"},
  {"from":"assistant","value":"<tool_call>{\"tool_name\":\"dev_control\",\"query\":\"打开客厅空调\"}</tool_call>"},
  {"from":"observation","value":"<tool_response>客厅空调已打开</tool_response>"},
  {"from":"assistant","value":"好的,客厅空调已经打开啦~"}
],"system":"","history":[]}

格式规则

  1. human value = 完整上下文,格式固定:
   <当前用户指令>用户原始指令</当前用户指令>
   <本地设备>设备名(类型)</本地设备>
   <当前时间>YYYY-MM-DD HH:mm:ss</当前时间>
   <用户场景列表>[{"scene_id":xxx,"scene_name":"场景名","room_name":"房间名"},...]</用户场景列表>
   <用户设备列表>{"房间":["设备名(类型)",...]}</用户设备列表>
  1. assistant tool_call = 直接输出 tool_call 标签,无垫音前缀
  2. observation = <tool_response>...</tool_response> 或 <tool_call>{...}</tool_call>(dev_info/weather 等工具)
  3. assistant 终接回复 = 直接回复内容,无垫音前缀
  4. system = "",history = []

工作流

1. 接收 tool_name + user_instructions[]
         ↓
2. 加载提示词:通用要求 + 工具特定要求(references/tools/{tool}.txt)
         ↓
3. 将 user_instructions 注入提示词
         ↓
4. 生成 JSONL(每条独立)
         ↓
5. 输出 .jsonl 文件

提示词拼接

拼接规则:

[通用要求]
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════
# 【工具特定要求】
# 本次只调用:{TOOL_NAME}
# ────────────────────────────────────────────────────────────────
[references/tools/{TOOL_NAME}.txt 内容]

拼接脚本:scripts/build_prompt.py

工具与文件对照

工具要求文件
dev_controlreferences/tools/dev_control.txt
scene_generatorreferences/tools/scene_generator.txt
alarm_remindreferences/tools/alarm_remind.txt
weatherreferences/tools/weather.txt
scene_controlreferences/tools/scene_control.txt
dev_inforeferences/tools/dev_info.txt
exit_dialogreferences/tools/exit_dialog.txt
GreeQAreferences/tools/GreeQA.txt
scene_guidereferences/tools/scene_guide.txt
chatreferences/tools/chat.txt

使用示例

输入:

tool_name: "dev_info"
user_instructions: ["家里空调数量", "有几个空调"]

输出字段说明:

字段说明
conversations[0].value含 <当前用户指令> + 完整上下文
conversations[1].value<tool_call>{"tool_name":"dev_info"}</tool_call>
conversations[2].valuedev_info 返回结果(设备列表)
conversations[3].value文字终接回复
system空字符串 ""
history空数组 []

BUG 修复数据

当传入 tool_name 为修复后的正确工具时,生成的数据应体现:

  • 工具调用格式正确(符合工具要求文件)
  • query 字段格式正确(如延时类指令含 timing 字段)
  • 文字回复符合预期(含延时时间描述)

具体格式参考:references/tools/scene_generator.txt。

平台分布

OpenClaw

80.75%
按下载量换算1,344

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。

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