Agent Skill · 效率

gumroad-analytics（古姆路分析）

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。

gumroad-analytics 是效率类 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，按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 4,595。

总安装 12,897周安装 554GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,521核验 2026-05-01

效率需要联网 ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计通过 OpenClaw

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: 1.0.1

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：gumroad-analytics（古姆路分析）
来源仓库：https://github.com/vladchatware/gumroad-analytics
安装命令：
openclaw skills install gumroad-analytics
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 gumroad-analytics

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。

gumroad-analytics 安全提取每日产品销售与分析数据。适合在 OpenClaw 中进行收入统计、趋势分析或报表生成。自动脱敏 PII 信息，保护用户隐私同时提供关键指标。安装命令：openclaw skills install gumroad-analytics。

建议核实数据时间范围和字段含义后再用于决策。

上手步骤

4 步

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
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 openclaw skills install gumroad-analytics；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
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
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

gumroad-analytics 怎么安装？

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

gumroad-analytics 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。

gumroad-analytics 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。

gumroad-analytics 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。

gumroad-analytics 用的人多吗？

公开数据是累计安装 12,897 次，近一周安装 554 次，下载 4,521 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。

gumroad-analytics 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	7,632,918	545	需要联网	MIT-0	通过
nano-pdf Nano PDF 文档 · OpenClaw	4,249,476	231	需要联网	MIT-0	通过
auto-updater 自动更新程序 · OpenClaw	2,964,063	386	操作浏览器	MIT-0	通过
video-frames 视频帧 · OpenClaw	2,621,304	112	需要联网	MIT-0	通过
gemini Gemini 助手 · OpenClaw	2,547,396	48	需要联网	MIT-0	有提醒
gumroad-analytics 古姆路分析 · 本页	12,897	—	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: gumroad-analytics
description: Pull daily Gumroad product/sales analytics safely (no raw PII persistence by default).
metadata
openclaw
homepage: https://clawhub.ai/vladchatware/gumroad-analytics
requires
bins: ["curl", "python3", "date"]
config: ["~/.config/gumroad/credentials.json"]

Gumroad Analytics

Collect Gumroad analytics in a privacy-conscious way.

What this skill does

Fetches sales and products from Gumroad API
Produces a daily summary JSON (counts + revenue totals)
Does not store raw API payloads by default

Credentials

Expected file: ~/.config/gumroad/credentials.json

Example:

{
  "access_token": "YOUR_GUMROAD_ACCESS_TOKEN"
}

Harden permissions:

chmod 600 ~/.config/gumroad/credentials.json

Run

bash skills/gumroad-analytics/scripts/fetch_metrics.sh

Optional raw storage (explicit opt-in):

bash skills/gumroad-analytics/scripts/fetch_metrics.sh --store-raw

Output

Summary file (default):

memory/metrics/gumroad/YYYY-MM-DD-summary.json

Raw files (only with --store-raw):

memory/metrics/gumroad/YYYY-MM-DD-raw-sales-redacted.json
memory/metrics/gumroad/YYYY-MM-DD-raw-products.json

Notes

Sales raw output is redacted before writing (email and buyer name fields removed).
If you do not need raw data, avoid --store-raw.

平台分布

OpenClaw

80.28%

按下载量换算3,629

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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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