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Agent Skill · 效率

data-processing-script-generator(数据处理脚本生成器)

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-processing-script-generator 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 14,232。

总安装 3,445周安装 148GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,208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
1.0.0

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-processing-script-generator(数据处理脚本生成器)
来源仓库:https://github.com/yangxiao971208-star/data-processing-script-generator
安装命令:
openclaw skills install data-processing-script-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-processing-script-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。

自动化生成数据处理脚本。根据用户提供的 Excel 模板 + ERP 导出数据,生成 Python 脚本自动处理数据并生成报表。当用户说"帮我生成数据处理脚本"、"做一个自动处理数据的脚本"、"根据模板生成脚本"时使用此 skill。也适用于用户已有 Excel 底板和导出数据,想要自动化处理流程的场景。

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-processing-script-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

    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-processing-script-generator 怎么安装?

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

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

公开数据是累计安装 3,445 次,近一周安装 148 次,下载 1,208 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-processing-script-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。

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-processing-script-generator

数据处理脚本生成器 · 本页

3,445—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

name
data-processing-script-generator
description
|

自动化数据处理脚本生成

目标

根据用户提供的 Excel 模板 + ERP 导出数据,自动生成可运行的数据处理脚本。


核心流程

第一步:获取素材(让用户提供)

必须向用户确认并获取:

  1. Excel 模板文件(底板) — 包含格式、透视表、公式等
  2. ERP 导出数据的样本 — CSV 或 Excel,需要知道是哪个 sheet
先读取文件,分析结构(sheet、列名、数据格式),才能继续后续步骤

第二步:确认处理逻辑(反复确认)

确认项说明
数据来源ERP 导出是什么格式?CSV 还是 Excel?是哪个 sheet?
清洗规则哪些行需要过滤?(如:空代码、零库存)
计算字段需要计算什么派生字段?(如:周转天数、周转判断)
追加还是覆盖每天生成新文件,还是追加到同一个文件?
特殊逻辑有没有其他特殊处理逻辑?

第三步:确认映射关系

确认项说明
基准表模板中哪个 sheet 是「基准」?包含什么映射?(产品代码 → 品类/供应商)
字段对应导出数据的各列对应模板的哪些列?

第四步:确认文件路径(反复确认)

确认项说明
导出文件夹路径ERP 导出文件放在哪里?
模板文件路径底板/基准表在哪里?
输出文件夹路径生成的报表输出到哪里?
⚠️ 路径必须固定,如果后续调整,需要修改脚本中的路径变量

第五步:确认文件命名规范

确认项说明
导出文件命名每天导出的文件名前缀是什么?如 商品库存导出-2026-04-02.csv
模板文件命名底板必须叫 XXX-底板.xlsx,累积文件叫 XXX-汇总.xlsx
输出文件命名每天生成的文件名叫什么?如 每日库存提醒-2026-04-02.xlsx

第六步:确认编码

  • CSV 文件是什么编码?(默认 gb18030)

第七步:提醒用户(必须告知)

⚠️ 透视表:必须在底板中设置「打开文件时自动刷新」 - 右键透视表 → 数据透视表选项 → 数据 → 勾选「打开文件时自动刷新」 ⚠️ VLOOKUP:禁止使用,因为打开文件时不会自动刷新 - 必须在脚本里直接写入计算好的值,不能用 Excel 公式

第八步:生成脚本

根据确认的信息生成 Python 脚本,脚本需要包含:

  1. 路径变量统一放在文件开头,方便后续修改
  2. 自动查找当天导出的文件(根据日期匹配)
  3. 多编码尝试(gb18030 → gbk → utf-8)
  4. 加载基准映射表
  5. 数据清洗逻辑
  6. 计算派生字段
  7. 通过 zip/XML 写入 Excel,保留底板的格式、切片器、透视表

第九步:测试运行

  • 脚本生成后,先跑一遍验证是否正常
  • 如果报错,修复后再交付

第十步:交付说明

告诉用户:

  1. 脚本放在哪里
  2. 怎么运行(python3 xxx.py)
  3. 如果路径变了改哪里(脚本开头的路径变量)
  4. 文件夹结构和命名规范

脚本规范参考

# 路径统一放在文件开头,方便修改
EXPORT_DIR = "/Users/Zhuanz/xxx/每日导出数据"
TEMPLATE_PATH = "/Users/Zhuanz/xxx/每日报表/xxx-底板.xlsx"
OUTPUT_DIR = "/Users/Zhuanz/xxx/每日报表"

# 命名规范
# - 底板: XXX-底板.xlsx
# - 累积: XXX-汇总.xlsx
# - 导出: 导出XXX-YYYY-MM-DD.csv
# - 输出: XXX-YYYY-MM-DD.xlsx

关键原则

  1. 先获取素材,再确认逻辑
  2. 先确认逻辑,再确认路径
  3. 路径、命名必须反复确认
  4. 透视表和 VLOOKUP 的问题必须告知用户
  5. 生成的脚本路径要统一放在文件开头,方便后续修改
  6. 生成后必须测试运行,验证无误再交付

平台分布

OpenClaw

77.02%
按下载量换算930

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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