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Agent Skill · 研究检索

xml-reader(XML reader 搜索)

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。

xml-reader 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,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 54,843。

总安装 494周安装 20GitHub Stars 111下载 155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:xml-reader(XML reader 搜索)
来源仓库:https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction
仓库路径:skills/xml-reader
安装命令:
npx skills add https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction --skill xml-reader
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/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_construction --skill xml-reader

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。

解析 P6 XER、IFC-XML 等建筑 XML 格式。转换为 DataFrame 便于后续分析。保留标签结构与属性信息完整。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。深层嵌套结构可能影响解析效率。

xml-reader 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/xml-reader

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/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agent…;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

xml-reader 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/datadrivenconstruction/ddc_skills_for_ai_agents_in_const…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

xml-reader 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。

xml-reader 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。

xml-reader 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。

xml-reader 用的人多吗?

公开数据是累计安装 494 次,近一周安装 20 次,下载 155 次,GitHub 111 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。

xml-reader 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。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

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
xml-reader

XML reader 搜索 · 本页

494111权限未标注未明确通过

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

XML Reader for Construction Data

Overview

XML is used in construction for P6 schedules (XER), IFC-XML, COBie-XML, and buildingSMART Data Dictionary exports. This skill parses XML and converts to structured DataFrames.

Python Implementation

import xml.etree.ElementTree as ET
import pandas as pd
from typing import Dict, Any, List, Optional, Union
from dataclasses import dataclass
from pathlib import Path
import re

@dataclass
class XMLElement:
    """Parsed XML element."""
    tag: str
    attributes: Dict[str, str]
    text: Optional[str]
    children: List['XMLElement']

class ConstructionXMLReader:
    """Parse XML from construction systems."""

    def __init__(self):
        self.namespaces: Dict[str, str] = {}

    def parse_file(self, file_path: str) -> ET.Element:
        """Parse XML file and return root element."""
        tree = ET.parse(file_path)
        root = tree.getroot()

        # Extract namespaces
        self._extract_namespaces(root)

        return root

    def parse_string(self, xml_string: str) -> ET.Element:
        """Parse XML from string."""
        root = ET.fromstring(xml_string)
        self._extract_namespaces(root)
        return root

    def _extract_namespaces(self, root: ET.Element):
        """Extract namespace mappings."""
        # Find namespace declarations
        for attr, value in root.attrib.items():
            if attr.startswith('{'):
                ns = attr[1:attr.index('}')]
                self.namespaces[root.tag.split('}')[0][1:]] = ns

    def find_elements(self, root: ET.Element,
                      tag: str,
                      namespace: str = None) -> List[ET.Element]:
        """Find all elements with given tag."""
        if namespace:
            tag = f"{{{namespace}}}{tag}"
        return root.findall(f".//{tag}")

    def element_to_dict(self, element: ET.Element,
                        include_children: bool = True) -> Dict[str, Any]:
        """Convert element to dictionary."""
        result = {
            '_tag': element.tag.split('}')[-1] if '}' in element.tag else element.tag,
            '_text': element.text.strip() if element.text else None,
            **element.attrib
        }

        if include_children:
            for child in element:
                child_tag = child.tag.split('}')[-1] if '}' in child.tag else child.tag

                if child_tag in result:
                    # Multiple children with same tag - make list
                    if not isinstance(result[child_tag], list):
                        result[child_tag] = [result[child_tag]]
                    result[child_tag].append(self.element_to_dict(child))
                else:
                    result[child_tag] = self.element_to_dict(child)

        return result

    def elements_to_dataframe(self, elements: List[ET.Element]) -> pd.DataFrame:
        """Convert list of elements to DataFrame."""
        records = []
        for elem in elements:
            record = {'_tag': elem.tag.split('}')[-1]}
            record.update(elem.attrib)

            # Get direct text content
            if elem.text and elem.text.strip():
                record['_text'] = elem.text.strip()

            # Get child values
            for child in elem:
                child_tag = child.tag.split('}')[-1]
                if child.text and child.text.strip():
                    record[child_tag] = child.text.strip()
                # Also get child attributes
                for attr, val in child.attrib.items():
                    record[f"{child_tag}_{attr}"] = val

            records.append(record)

        return pd.DataFrame(records)

    def flatten_xml(self, root: ET.Element,
                    target_tag: str = None) -> pd.DataFrame:
        """Flatten XML to DataFrame."""
        if target_tag:
            elements = self.find_elements(root, target_tag)
        else:
            elements = list(root)

        return self.elements_to_dataframe(elements)

class P6XMLReader(ConstructionXMLReader):
    """Reader for Primavera P6 XML exports."""

    def parse_activities(self, root: ET.Element) -> pd.DataFrame:
        """Parse activities from P6 XML."""
        activities = self.find_elements(root, 'Activity')
        return self.elements_to_dataframe(activities)

    def parse_resources(self, root: ET.Element) -> pd.DataFrame:
        """Parse resources from P6 XML."""
        resources = self.find_elements(root, 'Resource')
        return self.elements_to_dataframe(resources)

    def parse_wbs(self, root: ET.Element) -> pd.DataFrame:
        """Parse WBS from P6 XML."""
        wbs = self.find_elements(root, 'WBS')
        return self.elements_to_dataframe(wbs)

    def parse_full_schedule(self, file_path: str) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
        """Parse complete P6 schedule."""
        root = self.parse_file(file_path)
        return {
            'activities': self.parse_activities(root),
            'resources': self.parse_resources(root),
            'wbs': self.parse_wbs(root)
        }

class IFCXMLReader(ConstructionXMLReader):
    """Reader for IFC-XML files."""

    def parse_entities(self, root: ET.Element) -> pd.DataFrame:
        """Parse IFC entities."""
        # Find all Ifc* elements
        all_entities = []
        for elem in root.iter():
            if elem.tag.startswith('Ifc'):
                all_entities.append(elem)
        return self.elements_to_dataframe(all_entities)

    def get_entity_types(self, root: ET.Element) -> Dict[str, int]:
        """Count entity types."""
        counts = {}
        for elem in root.iter():
            tag = elem.tag
            if tag.startswith('Ifc'):
                counts[tag] = counts.get(tag, 0) + 1
        return counts

class COBieXMLReader(ConstructionXMLReader):
    """Reader for COBie XML files."""

    COBIE_SHEETS = ['Facility', 'Floor', 'Space', 'Zone', 'Type',
                    'Component', 'System', 'Assembly', 'Connection',
                    'Spare', 'Resource', 'Job', 'Document', 'Attribute']

    def parse_cobie(self, file_path: str) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
        """Parse all COBie sheets."""
        root = self.parse_file(file_path)
        result = {}

        for sheet in self.COBIE_SHEETS:
            elements = self.find_elements(root, sheet)
            if elements:
                result[sheet] = self.elements_to_dataframe(elements)

        return result

class BSDDXMLReader(ConstructionXMLReader):
    """Reader for buildingSMART Data Dictionary exports."""

    def parse_classifications(self, root: ET.Element) -> pd.DataFrame:
        """Parse classification items."""
        items = self.find_elements(root, 'Classification')
        return self.elements_to_dataframe(items)

    def parse_properties(self, root: ET.Element) -> pd.DataFrame:
        """Parse property definitions."""
        props = self.find_elements(root, 'Property')
        return self.elements_to_dataframe(props)

Quick Start

reader = ConstructionXMLReader()

# Parse XML file
root = reader.parse_file("schedule.xml")

# Find specific elements
activities = reader.find_elements(root, "Activity")
print(f"Found {len(activities)} activities")

# Convert to DataFrame
df = reader.elements_to_dataframe(activities)

Common Use Cases

1. P6 Schedule Import

p6_reader = P6XMLReader()
schedule = p6_reader.parse_full_schedule("p6_export.xml")

activities = schedule['activities']
print(f"Activities: {len(activities)}")

2. COBie Data

cobie_reader = COBieXMLReader()
cobie_data = cobie_reader.parse_cobie("facility_cobie.xml")

components = cobie_data.get('Component', pd.DataFrame())

3. IFC-XML Analysis

ifc_reader = IFCXMLReader()
root = ifc_reader.parse_file("model.ifcxml")

# Count entity types
types = ifc_reader.get_entity_types(root)
for entity_type, count in sorted(types.items(), key=lambda x: -x[1])[:10]:
    print(f"{entity_type}: {count}")

Resources

  • DDC Book: Chapter 2.1 - Semi-structured Data
  • IFC-XML: buildingSMART specification

平台分布

Codex

34.99%
按下载量换算54

Claude

31.3%
按下载量换算49

Cursor

15.98%
按下载量换算25

Gemini CLI

8.7%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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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