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Agent Skill · 前端设计

groq-data-handling(groq 数据处理)

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。

groq-data-handling 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 5,342。

总安装 692周安装 28GitHub Stars 2,077下载 217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

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:groq-data-handling(groq 数据处理)
来源仓库:https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
仓库路径:skills/groq-data-handling
安装命令:
npx skills add https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills --skill groq-data-handling
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills --skill groq-data-handling

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于辅助数据整理、CSV/Excel 分析和指标计算。适合清洗字段、汇总数据或生成统计口径说明。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。需要确认数据来源和时间范围,避免把样本当全量事实。涉及敏感数据导出时应先确认权限和脱敏边界。

groq-data-handling 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/groq-data-handling

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/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skill…;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

groq-data-handling 怎么安装?

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

groq-data-handling 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。

groq-data-handling 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。

groq-data-handling 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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。

groq-data-handling 用的人多吗?

公开数据是累计安装 692 次,近一周安装 28 次,下载 217 次,GitHub 2,077 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。

groq-data-handling 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
groq-data-handling

groq 数据处理 · 本页

6922,077需要联网MIT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

Groq Data Handling

Overview

Manage data flowing through Groq's inference API. Covers prompt sanitization before sending to Groq, response filtering after receiving, PII redaction, conversation audit logging, and token usage tracking. Key fact: Groq does not use API data for model training (Groq Privacy Policy).

Groq Data Policy

  • Groq does not train on API request/response data
  • Prompts and completions are processed and discarded
  • Groq may temporarily log requests for abuse prevention
  • For enterprise: contact Groq for DPA and SOC 2 compliance details

Instructions

Step 1: Prompt Sanitization Layer

import Groq from "groq-sdk";

const groq = new Groq();

interface RedactionRule {
  name: string;
  pattern: RegExp;
  replacement: string;
}

const PII_RULES: RedactionRule[] = [
  { name: "email", pattern: /\b[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+\b/g, replacement: "[EMAIL]" },
  { name: "phone", pattern: /\b\d{3}[-.]?\d{3}[-.]?\d{4}\b/g, replacement: "[PHONE]" },
  { name: "ssn", pattern: /\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b/g, replacement: "[SSN]" },
  { name: "credit_card", pattern: /\b\d{4}[- ]?\d{4}[- ]?\d{4}[- ]?\d{4}\b/g, replacement: "[CARD]" },
  { name: "ip_address", pattern: /\b\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\b/g, replacement: "[IP]" },
];

function sanitizeText(text: string): { sanitized: string; redactedTypes: string[] } {
  let sanitized = text;
  const redactedTypes: string[] = [];

  for (const rule of PII_RULES) {
    if (rule.pattern.test(sanitized)) {
      redactedTypes.push(rule.name);
      sanitized = sanitized.replace(rule.pattern, rule.replacement);
    }
  }

  return { sanitized, redactedTypes };
}

function sanitizeMessages(messages: any[]): { messages: any[]; hadPII: boolean } {
  let hadPII = false;
  const sanitized = messages.map((m) => {
    if (typeof m.content !== "string") return m;
    const { sanitized: text, redactedTypes } = sanitizeText(m.content);
    if (redactedTypes.length > 0) hadPII = true;
    return { ...m, content: text };
  });

  return { messages: sanitized, hadPII };
}

Step 2: Safe Completion Wrapper

async function safeCompletion(
  messages: any[],
  model = "llama-3.3-70b-versatile",
  options?: { maxTokens?: number }
) {
  // Sanitize input
  const { messages: sanitized, hadPII } = sanitizeMessages(messages);
  if (hadPII) {
    console.warn("[groq-data] PII detected and redacted before sending to Groq API");
  }

  // Call Groq
  const completion = await groq.chat.completions.create({
    model,
    messages: sanitized,
    max_tokens: options?.maxTokens ?? 1024,
  });

  // Filter response
  const responseContent = completion.choices[0].message.content || "";
  const { sanitized: filteredContent, redactedTypes } = sanitizeText(responseContent);

  if (redactedTypes.length > 0) {
    console.warn(`[groq-data] Response contained PII: ${redactedTypes.join(", ")}`);
  }

  return {
    ...completion,
    choices: [{
      ...completion.choices[0],
      message: {
        ...completion.choices[0].message,
        content: filteredContent,
      },
    }],
  };
}

Step 3: Token Usage Tracking

interface UsageRecord {
  timestamp: string;
  model: string;
  promptTokens: number;
  completionTokens: number;
  totalTokens: number;
  estimatedCostUsd: number;
  sessionId?: string;
}

const COST_PER_1M: Record<string, { input: number; output: number }> = {
  "llama-3.1-8b-instant": { input: 0.05, output: 0.08 },
  "llama-3.3-70b-versatile": { input: 0.59, output: 0.79 },
  "llama-3.3-70b-specdec": { input: 0.59, output: 0.99 },
  "meta-llama/llama-4-scout-17b-16e-instruct": { input: 0.11, output: 0.34 },
};

function calculateCost(model: string, usage: any): number {
  const pricing = COST_PER_1M[model] || { input: 0.10, output: 0.10 };
  return (
    (usage.prompt_tokens / 1_000_000) * pricing.input +
    (usage.completion_tokens / 1_000_000) * pricing.output
  );
}

function trackUsage(model: string, usage: any, sessionId?: string): UsageRecord {
  const record: UsageRecord = {
    timestamp: new Date().toISOString(),
    model,
    promptTokens: usage.prompt_tokens,
    completionTokens: usage.completion_tokens,
    totalTokens: usage.total_tokens,
    estimatedCostUsd: calculateCost(model, usage),
    sessionId,
  };

  // Store in your preferred backend
  console.log(JSON.stringify({ type: "groq_usage", ...record }));
  return record;
}

Step 4: Audit-Logged Completion

interface AuditLog {
  timestamp: string;
  sessionId: string;
  model: string;
  promptHash: string;        // Hash of input (not the input itself)
  piiDetected: boolean;
  responseFiltered: boolean;
  usage: UsageRecord;
}

async function auditedCompletion(
  sessionId: string,
  messages: any[],
  model = "llama-3.3-70b-versatile"
): Promise<{ content: string; audit: AuditLog }> {
  const { messages: sanitized, hadPII } = sanitizeMessages(messages);

  const completion = await groq.chat.completions.create({
    model,
    messages: sanitized,
  });

  const responseContent = completion.choices[0].message.content || "";
  const { sanitized: filtered, redactedTypes } = sanitizeText(responseContent);
  const usage = trackUsage(model, completion.usage, sessionId);

  const audit: AuditLog = {
    timestamp: new Date().toISOString(),
    sessionId,
    model,
    promptHash: createHash("sha256")
      .update(sanitized.map((m: any) => m.content).join("|"))
      .digest("hex"),
    piiDetected: hadPII,
    responseFiltered: redactedTypes.length > 0,
    usage,
  };

  // Log audit entry (don't log prompt content, only hash)
  console.log(JSON.stringify({ type: "groq_audit", ...audit }));

  return { content: filtered, audit };
}

Step 5: Content Safety Check

// Use Groq's Llama Guard for content moderation
async function moderateContent(text: string): Promise<{
  safe: boolean;
  categories: string[];
}> {
  const completion = await groq.chat.completions.create({
    model: "meta-llama/llama-guard-4-12b",
    messages: [{ role: "user", content: text }],
    max_tokens: 100,
  });

  const response = completion.choices[0].message.content || "";
  const safe = response.trim().toLowerCase().startsWith("safe");

  return {
    safe,
    categories: safe ? [] : response.split("\n").slice(1).map((l) => l.trim()).filter(Boolean),
  };
}

Step 6: Daily Cost Report

function generateCostReport(records: UsageRecord[]) {
  const totalCost = records.reduce((sum, r) => sum + r.estimatedCostUsd, 0);
  const totalTokens = records.reduce((sum, r) => sum + r.totalTokens, 0);

  const byModel: Record<string, { cost: number; tokens: number; calls: number }> = {};
  for (const r of records) {
    if (!byModel[r.model]) byModel[r.model] = { cost: 0, tokens: 0, calls: 0 };
    byModel[r.model].cost += r.estimatedCostUsd;
    byModel[r.model].tokens += r.totalTokens;
    byModel[r.model].calls++;
  }

  return {
    totalCost: `$${totalCost.toFixed(4)}`,
    totalTokens,
    totalCalls: records.length,
    byModel: Object.fromEntries(
      Object.entries(byModel).map(([model, data]) => [
        model,
        { cost: `$${data.cost.toFixed(4)}`, tokens: data.tokens, calls: data.calls },
      ])
    ),
  };
}

Error Handling

IssueCauseSolution
PII leaks in responseModel echoes sensitive inputApply response filtering on all completions
Cost spike70B model for all requestsRoute simple tasks to 8B
Missing usage dataStreaming modeUse non-streaming for tracked requests, or estimate
Audit gapsNot all code paths use wrapperLint rule: ban direct groq.chat.completions.create

Resources

Next Steps

For enterprise access controls, see groq-enterprise-rbac.

平台分布

Antigravity

93.59%
按下载量换算203

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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。

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