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Agent Skill · 研究检索

dp-ops-advisor(dp 运营顾问)

dp-ops-advisor 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

dp-ops-advisor 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 28,208。

总安装 3,256周安装 133GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,053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
2.0.1

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:dp-ops-advisor(dp 运营顾问)
来源仓库:https://github.com/hxp365/dp-ops-advisor
安装命令:
openclaw skills install dp-ops-advisor
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 dp-ops-advisor

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。

DP 数据处理平台运维顾问。当用户提到检查平台、作业失败、作业状态、吞吐量分析、故障诊断、运维报告等运维需求时激活。

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 dp-ops-advisor;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

    它需要接触敏感数据,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

dp-ops-advisor 怎么安装?

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

dp-ops-advisor 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。

dp-ops-advisor 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

dp-ops-advisor 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。

dp-ops-advisor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,256 次,近一周安装 133 次,下载 1,053 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。

dp-ops-advisor 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
dp-ops-advisor

dp 运营顾问 · 本页

3,256—接触敏感数据MIT-0有提醒

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
dp-ops-advisor
description
|

dp-ops-advisor

Purpose

Monitor, diagnose, and advise on DP Data Processing Platform job operations. This skill provides intelligent operational support: checking job health, interpreting metrics, diagnosing failures, suggesting fixes, and generating incident reports.

Environment Configuration

The DP platform runs at ${DP_SERVER_URL}.

Required environment variables:

 DP_SERVER_URL=${DP_SERVER_URL}   # REQUIRED — DP platform base URL
DP_API_KEY=${DP_API_KEY}         # REQUIRED — obtain from platform「API Key 管理」page

ALL curl commands MUST use -H 'X-DP-API-Key: ${DP_API_KEY}'. No other authentication method is supported.

首次使用引导

# 校验 DP_API_KEY — 未配置则终止
if [ -z "${DP_API_KEY}" ]; then
  echo "======================================"
  echo "  DP Platform — API Key 必填"
  echo "======================================"
  echo "错误:未检测到 DP_API_KEY,无法继续。"
  echo ""
  echo "请按以下步骤配置:"
  echo "1. 访问 DP 平台控制台:${DP_SERVER_URL}"
  echo "2. 注册账号(如需邀请码请联系管理员)"
  echo "3. 进入「API Key 管理」→「申请新 Key」"
  echo "4. 将生成的 Key 配置到 DP_API_KEY 环境变量"
  echo ""
  echo "免费版:100次/月。超额后需升级订阅套餐。"
  echo "======================================"
  exit 1
fi
echo "API Key 已验证:${DP_API_KEY:0:8}****"

配额说明

  • 免费版:100 次/月 API 调用额度
  • 超额时响应中会包含 quota_exceeded: true 字段
  • 响应中的 upgrade_url 字段指向订阅升级页面
  • 升级套餐可获得更多额度:BASIC(1000次)、PRO(10000次)、ENTERPRISE(不限)

Capabilities

  • Real-time health check of all jobs (running/failed/stalled)
  • Per-operator throughput and latency analysis
  • Failure root-cause analysis from error logs
  • Auto-restart policy evaluation and execution
  • Stall detection (job running but no data flowing)
  • Historical run trend analysis
  • Generate incident report summaries
  • Recommend configuration tuning based on observed metrics

Context Files

FilePurpose
dp-api-reference.mdREST API endpoints for status, logs, progress
dp-operator-catalog.jsonOperator descriptions to contextualize metrics

Prerequisites Check

# Verify DP Server connectivity
curl -s --connect-timeout 3 ${DP_SERVER_URL}/homepage && echo "DP Server OK" || echo "DP Server NOT running"

# Auth: API Key is REQUIRED — no session fallback allowed
if [ -z "${DP_API_KEY}" ]; then
  echo "ERROR: DP_API_KEY is not set. Please configure DP_API_KEY environment variable."
  exit 1
fi
AUTH="-H 'X-DP-API-Key: ${DP_API_KEY}'"
echo "Auth: API Key mode (${DP_API_KEY:0:8}****)"

Workflow

Mode 1: Platform Health Check (全局健康检查)

Triggered when user says: "检查平台状态" / "哪些作业有问题" / "平台健不健康"

# Get all job statuses
ALL_STATUS=$(curl -H "X-DP-API-Key: ${DP_API_KEY}" -s "${DP_SERVER_URL}/job/status")

# Parse and categorize
echo "$ALL_STATUS" | python3 -c "
import sys, json
jobs = json.load(sys.stdin)

running = [j for j in jobs if j.get('state') == 'RUNNING']
failed  = [j for j in jobs if j.get('state') == 'FAILED']
stoping = [j for j in jobs if j.get('state') == 'STOPING']
waiting = [j for j in jobs if j.get('state') == 'Waiting']
finished= [j for j in jobs if j.get('state') == 'FINISHED']
idle    = [j for j in jobs if not j.get('state')]

print('=== DP Platform Health Report ===')
print(f'Total jobs: {len(jobs)}')
print(f'  RUNNING  : {len(running)}')
print(f'  FAILED   : {len(failed)}')
print(f'  FINISHED : {len(finished)}')
print(f'  WAITING  : {len(waiting)}')
print(f'  IDLE     : {len(idle)}')
print()

if failed:
    print('!! FAILED JOBS (need attention):')
    for j in failed:
        print(f'   - {j.get("jobID","?")} | {j.get("state")}')
    print()

if running:
    print('OK RUNNING JOBS:')
    for j in running:
        print(f'   - {j.get("jobID","?")}')
"

After health check, proactively:

  • For each FAILED job: offer to diagnose (Mode 3)
  • For each RUNNING job: offer to check throughput (Mode 2)

Mode 2: Job Throughput Analysis (吞吐量分析)

Triggered when user says: "看一下 [job] 的运行情况" / "数据有没有在流动" / "作业跑的快不快"

JOB_ID="$1"  # job ID from user or from health check

# Get per-operator metrics
PROGRESS=$(curl -H "X-DP-API-Key: ${DP_API_KEY}" -s "${DP_SERVER_URL}/job/progress?id=$JOB_ID")

echo "$PROGRESS" | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
print(f'Job: {data["name"]} (ID: {data["id"]})')
print(f'Path: {data.get("path","")}')
print()
print(f'{'Operator':<30} {'Status':<12} {'Records In':<15} {'Records Out':<15} {'Speed(rec/s)':<15} {'ByteSpeed':<12}')
print('-' * 100)
for op in data.get('data', []):
    status = op.get('status', '-')
    r_in   = op.get('recordsRead', '-')
    r_out  = op.get('recordsWritten', '-')
    speed  = op.get('speed', '-')
    bspeed = op.get('byteSpeed', '-')
    name   = op.get('name', op.get('id', '?'))[:28]
    
    # Flag potential stall: speed=0 but status=RUNNING
    flag = ' !! STALLED?' if status == 'RUNNING' and speed == '0' else ''
    print(f'{name:<30} {status:<12} {r_in:<15} {r_out:<15} {speed:<15} {bspeed:<12}{flag}')
"

Stall Detection Logic:

A job is stalled if:

  • status = RUNNING but speed = 0 AND recordsRead has not changed over 2 consecutive checks

When stall detected:

# Take two readings 30 seconds apart and compare recordsRead
PROG1=$(curl -H "X-DP-API-Key: ${DP_API_KEY}" -s "${DP_SERVER_URL}/job/progress?id=$JOB_ID")
sleep 30
PROG2=$(curl -H "X-DP-API-Key: ${DP_API_KEY}" -s "${DP_SERVER_URL}/job/progress?id=$JOB_ID")

python3 -c "
import sys, json
p1 = json.loads('$PROG1')
p2 = json.loads('$PROG2')
ops1 = {op['id']: op for op in p1.get('data',[])}
ops2 = {op['id']: op for op in p2.get('data',[])}
print('Stall detection (30s interval):')
for pid, op2 in ops2.items():
    op1 = ops1.get(pid, {})
    r1 = op1.get('recordsRead','0')
    r2 = op2.get('recordsRead','0')
    if r1 == r2 and op2.get('status') == 'RUNNING':
        print(f'  STALLED: {op2.get("name",pid)} - records unchanged at {r2}')
    else:
        delta = str(int(r2 or 0) - int(r1 or 0)) if r1 != '-' and r2 != '-' else '?'
        print(f'  OK: {op2.get("name",pid)} - processed +{delta} records')
"

Response Format

Always structure responses with:

[Health]: Overall platform/job status

[Findings]: Specific issues identified

[Diagnosis]: Root cause analysis

[Actions]: What was done or should be done

[Status]: Current state after any actions

Limitations & Guardrails

  1. Never auto-restart without user confirmation in production scenarios.
  2. Never modify job configurations — only report and advise (use dp-pipeline-designer skill to make changes).
  3. Do not expose raw stack traces to non-technical users — summarize the error in plain language.
  4. If DP Server is unreachable, guide user to check and start services. Provide the startup command.
  5. Session refresh: If API returns "Authentication required", automatically re-login before retrying.

平台分布

OpenClaw

98.8%
按下载量换算1,040

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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