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Agent Skill · 研究检索

data-report-outline(数据报告大纲)

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-report-outline 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 26,264。

总安装 3,599周安装 147GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,152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-report-outline(数据报告大纲)
来源仓库:https://github.com/mingginwan/data-report-outline
安装命令:
openclaw skills install data-report-outline
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-report-outline

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。

在有了研究大纲后使用。将研究大纲转化为详细的报告结构和执行计划,明确每个章节的内容、数据来源、分析方法。

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-report-outline;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

data-report-outline 怎么安装?

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

data-report-outline 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-report-outline 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

data-report-outline 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-report-outline 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,599 次,近一周安装 147 次,下载 1,152 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-report-outline 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-report-outline

数据报告大纲 · 本页

3,599—需要联网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-report-outline
description
在有了研究大纲后使用。将研究大纲转化为详细的报告结构和执行计划,明确每个章节的内容、数据来源、分析方法。

报告结构与执行计划

将研究大纲转化为可执行的报告结构。假设执行者对主题背景了解有限——明确写出每个章节要覆盖什么、数据从哪来、用什么分析方法、预期产出是什么。把整份报告拆解为可独立完成的模块。

启动时宣布: "正在使用 report-outline skill 制定报告结构。"

范围检查

如果研究大纲涉及多个独立主题,应在 research skill 阶段就拆分。如果没有拆分,建议分别制定报告结构——每份报告应该是一个独立、完整的分析。

报告结构模板

每份报告计划必须以此开头:

# [报告标题] 结构计划

**目标:** [一句话描述这份报告要回答什么问题]

**受众:** [谁会读这份报告,他们的背景和关注点]

**核心结论预期:** [预期这份报告会得出什么类型的结论]

---

章节结构

### 章节 N:[章节名称]

**目的:** 这个章节要回答什么问题

**数据来源:**
- 来源 1:`具体文件/链接/API`
- 来源 2:`具体文件/链接/API`

**分析方法:**
- 具体的分析步骤(不是"分析数据",而是"对比 A 和 B 在 X 维度的差异")

**预期产出:**
- 表格/图表/结论的具体描述

**依赖:**
- 是否依赖其他章节的结果

**预估篇幅:** 约 X 字

不允许占位符

每个章节必须包含执行所需的具体内容。以下是计划失败的标志——永远不要写:

  • "待定"、"TODO"、"后续补充"
  • "进行适当分析"(什么分析?)
  • "收集相关数据"(什么数据?从哪里?)
  • "参考章节 N"(重复写出来——执行者可能不按顺序读)
  • 描述要做什么但不说明怎么做的步骤

执行顺序

标注章节间的依赖关系,给出推荐的执行顺序:

## 执行顺序

1. 章节 2(独立,无依赖)→ 章节 3(独立)→ 章节 1(依赖 2、3 的结论)→ 章节 4(总结)

可并行:章节 2 和章节 3
必须串行:章节 1 在 2、3 之后

自查

写完报告结构后,用新鲜眼光对照研究大纲检查:

  1. 大纲覆盖: 研究大纲里的每个要点,都能在报告结构中找到对应章节吗?列出遗漏。
  2. 占位符扫描: 搜索上面"不允许占位符"中列出的模式。修掉。
  3. 一致性检查: 后面章节引用的数据/结论,和前面章节定义的一致吗?
  4. 受众匹配: 分析深度和术语使用,适合目标受众吗?

发现问题直接修改。如果大纲有未覆盖的要点,补上对应章节。

保存与交接

保存报告结构到合适位置,文件名格式:YYYY-MM-DD-<主题>-报告结构.md

完成后提供执行选择:

"报告结构已保存到 <路径>。两种执行方式:

1. 并行研究(推荐) — 对独立章节同时启动研究代理,加快速度

2. 逐章撰写 — 按顺序逐章完成,每章完成后审阅

选哪种?"

平台分布

OpenClaw

93.78%
按下载量换算1,080

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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