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Agent Skill · 效率

local-data-ai(本地数据 AI)

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。

local-data-ai 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 8,648。

总安装 6,868周安装 292GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,406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:local-data-ai(本地数据 AI)
来源仓库:https://github.com/kaiyuelv/local-data-ai
安装命令:
openclaw skills install local-data-ai
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 local-data-ai

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。

ClawHub AI 原生数据本地处理技能 - 纯离线、不上云、数据无法域的本地AI文件处理工具 |离线模型本地私有AI数据处理,支持WPS/PDF/Excel/微信文件

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 local-data-ai;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

local-data-ai 怎么安装?

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

local-data-ai 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。

local-data-ai 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。

local-data-ai 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。

local-data-ai 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,868 次,近一周安装 292 次,下载 2,406 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。

local-data-ai 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

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
local-data-ai

本地数据 AI · 本页

6,868—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
local-data-ai
description
ClawHub AI 私有数据本地处理 Skill - 纯离线、不上云、数据不出域的本地 AI 文件处理工具 | Local private AI data processing with offline models, supporting WPS/PDF/Excel/WeChat files

LocalDataAI - 本地私有数据 AI 处理

对标 PrivateGPT / LocalGPT 的国产化改造版本,实现纯离线、不上云、数据不出域、全格式兼容的本地 AI 文件处理能力。

核心特性

特性说明
纯离线运行模型、文件、数据全程本地运行,无任何云端传输
数据不出域满足政务/金融/企业内网要求,数据不离开本地环境
全格式兼容WPS、PDF、扫描件、图片、Excel、微信缓存文件等
异常兜底与重试降级 Skill 联动,实现自动重试、降级、恢复
大文件处理支持 200MB 以内文件自动拆分、降级解析
合规审计完整操作日志,满足等保 2.0、个保法要求

快速开始

from scripts.local_ai_engine import LocalAIEngine
from scripts.file_parser import FileParser

# 初始化引擎
engine = LocalAIEngine()

# 解析文件
parser = FileParser()
doc = parser.parse("./合同.pdf")

# AI 问答
answer = engine.ask(doc, "这份合同的关键条款是什么?")
print(answer)

# 生成摘要
summary = engine.summarize(doc, mode="core")  # 精简/核心/详细
print(summary)

# 信息提取
entities = engine.extract(doc, types=["人名", "金额", "日期"])
print(entities)

安装

pip install -r requirements.txt

# 首次运行自动下载本地模型(约 500MB)
python scripts/download_models.py

项目结构

local-data-ai/
├── SKILL.md                    # 技能说明
├── README.md                   # 完整文档
├── requirements.txt            # 依赖
├── config/
│   ├── model_config.yaml       # 模型配置
│   ├── parser_config.yaml      # 解析器配置
│   └── security_config.yaml    # 安全配置
├── models/                     # 本地模型存储
│   ├── llm/                    # 大语言模型
│   ├── embedding/              # 向量模型
│   └── ocr/                    # OCR 模型
├── scripts/                    # 核心模块
│   ├── local_ai_engine.py      # AI 引擎
│   ├── file_parser.py          # 文件解析器
│   ├── vector_store.py         # 向量数据库
│   ├── retry_adapter.py        # 重试降级适配
│   ├── sandbox.py              # 安全沙箱
│   ├── large_file_handler.py   # 大文件处理
│   └── compliance_logger.py    # 合规日志
├── examples/                   # 使用示例
└── tests/                      # 单元测试

运行测试

cd tests
python test_local_ai.py

详细文档

请参考 README.md 获取完整 API 文档和使用指南。

依赖关系

  • 必需: clawhub-retry-fallback - 重试降级兜底
  • 可选: clawhub-automation - 自动化流程集成

合规认证

  • ✅ 等保 2.0 二级及以上
  • ✅ 个人信息保护法
  • ✅ 数据安全法
  • ✅ 政企内网合规

平台分布

OpenClaw

95.06%
按下载量换算2,287

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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