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Agent Skill · 研究检索

parallel-data-enrichment(并行数据丰富)

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。

parallel-data-enrichment 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 63,254。

总安装 318周安装 13GitHub Stars 38下载 103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:parallel-data-enrichment(并行数据丰富)
来源仓库:https://github.com/parallel-web/agent-skills
仓库路径:skills/parallel-data-enrichment
安装命令:
npx skills add https://github.com/parallel-web/agent-skills --skill parallel-data-enrichment
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/parallel-web/agent-skills --skill parallel-data-enrichment

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。

parallel-data-enrichment 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,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。适用于数据分析预处理、报表生成和业务指标可视化等场景。

通过 GitHub 仓库安装,使用 npx skills add 命令添加指定技能。使用时需确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实。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。

来源仓库内路径:skills/parallel-data-enrichment

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/parallel-web/agent-skills --skill parallel-dat…;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

parallel-data-enrichment 怎么安装?

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

parallel-data-enrichment 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。

parallel-data-enrichment 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。

parallel-data-enrichment 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。

parallel-data-enrichment 用的人多吗?

公开数据是累计安装 318 次,近一周安装 13 次,下载 103 次,GitHub 38 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。

parallel-data-enrichment 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。

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。
  • 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 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
parallel-data-enrichment

并行数据丰富 · 本页

31838接触敏感数据未明确未通过

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

Data Enrichment

Enrich: $ARGUMENTS

Before starting

Inform the user that enrichment may take several minutes depending on the number of rows and fields requested.

Step 1: Start the enrichment

Use ONE of these command patterns (substitute user's actual data):

For inline data:

parallel-cli enrich run --data '[{"company": "Google"}, {"company": "Microsoft"}]' --intent "CEO name and founding year" --target "output.csv" --no-wait

For CSV file:

parallel-cli enrich run --source-type csv --source "input.csv" --target "output.csv" --source-columns '[{"name": "company", "description": "Company name"}]' --intent "CEO name and founding year" --no-wait

If this is a follow-up to a previous research or enrichment task where you know the interaction_id, add context chaining:

parallel-cli enrich run --data '...' --intent "..." --target "output.csv" --no-wait --previous-interaction-id "$INTERACTION_ID"

By chaining interaction_id values across requests, each follow-up automatically has the full context of prior turns — so you can enrich entities discovered in earlier research without restating what was already found.

IMPORTANT: Always include --no-wait so the command returns immediately instead of blocking.

Parse the output to extract the taskgroup_id, interaction_id, and monitoring URL. Immediately tell the user:

  • Enrichment has been kicked off
  • The monitoring URL where they can track progress

Tell them they can background the polling step to continue working while it runs.

Step 2: Poll for results

parallel-cli enrich poll "$TASKGROUP_ID" --timeout 540

Important:

  • Use --timeout 540 (9 minutes) to stay within tool execution limits

If the poll times out

Enrichment of large datasets can take longer than 9 minutes. If the poll exits without completing:

  1. Tell the user the enrichment is still running server-side
  2. Re-run the same parallel-cli enrich poll command to continue waiting

Response format

After step 1: Share the monitoring URL (for tracking progress).

After step 2:

  1. Report number of rows enriched
  2. Preview first few rows of the output CSV
  3. Tell user the full path to the output CSV file
  4. Share the interaction_id and tell the user they can ask follow-up questions that build on this enrichment

Do NOT re-share the monitoring URL after completion — the results are in the output file.

Remember the interaction_id — if the user asks a follow-up question that relates to this enrichment, use it as --previous-interaction-id in the next research or enrichment command.

Setup

If parallel-cli is not found, install and authenticate:

curl -fsSL https://parallel.ai/install.sh | bash

If unable to install that way, install via pipx instead:

pipx install "parallel-web-tools[cli]"
pipx ensurepath

Then authenticate:

parallel-cli login

Or set an API key: export PARALLEL_API_KEY="your-key"

平台分布

Codex

34.35%
按下载量换算35

Claude

28.09%
按下载量换算29

Cursor

19%
按下载量换算20

Gemini CLI

9.8%
按下载量换算10

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

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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