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Agent Skill · 研究检索

skill-analytics(技能分析)

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。

skill-analytics 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 18,846。

总安装 5,880周安装 250GitHub Stars 1下载 2,060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
2.0.0

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:skill-analytics(技能分析)
来源仓库:https://github.com/tommot2/skill-analytics
安装命令:
openclaw skills install skill-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 skill-analytics

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。

用于辅助数据整理、表格处理和指标计算,适合让 Agent 清洗字段、汇总数据或生成统计说明。适用于 CSV/Excel 分析、异常发现、图表准备等研究检索类任务。使用时需确认数据来源、字段含义和时间范围,避免将样本当作全量事实。涉及敏感数据或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

skill-analytics 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 skill-analytics;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

skill-analytics 怎么安装?

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

skill-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。

skill-analytics 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。

skill-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。

skill-analytics 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,880 次,近一周安装 250 次,下载 2,060 次,GitHub 1 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。

skill-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

  • 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。
  • 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

  • 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
skill-analytics

技能分析 · 本页

5,8801接触敏感数据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
skill-analytics
description
Monitor ClawHub skill performance with file-based state tracking. Fetches public stats via web_fetch, tracks recommendations and their outcomes, avoids repetitive suggestions. Day-of-week rotation for varied analysis focus. Use when: (1) cron fires daily analytics, (2) user asks about skill performance, (3) adoption strategy or growth advice, (4) 'how is my skill doing', 'skill stats'. Homepage: https://clawhub.ai/skills/skill-analytics

Skill Analytics v2.0

Install: clawhub install skill-analytics

ClawHub skill portfolio monitoring with state tracking. Remembers what it recommended.

Language

Detect from user's message language. Default: English.

State Files

All state stored in memory/skill-analytics/:

FilePurpose
state.jsonRotation day, last run, recommendation IDs
recommendations.mdActive recommendations with status
ideas-tried.mdTopics already covered (avoid repeats)

Create directory and files on first run if they don't exist.

Day-of-Week Rotation

Use day-of-week (Monday=1, Sunday=7) from state.json (not current calendar day — track continuously):

DayFocus
1Adoption Funnel
2Competitive Analysis
3Content & Copy
4Feature Gap
5Monetization
6Cross-Promotion
7Wildcard

After each run: increment day in state.json, wrap at 7.

Anti-Repetition Protocol

Before generating recommendations:

  1. Read memory/skill-analytics/recommendations.md
  2. Read memory/skill-analytics/ideas-tried.md
  3. Skip any recommendation already listed as "Pending" or already tried
  4. Only generate NEW recommendations
  5. If no new insights exist: say "No new recommendations this run. Previous {N} are still pending."

Recommendation Format

| # | Recommendation | Date | Status | Result |
|---|---------------|------|--------|--------|
| 1 | **Short title** — one-line action | YYYY-MM-DD | Pending | - |

After user marks as done: change Status to "✅ Completed" with Result.

Data Collection

Use built-in tools only (web_fetch, web_search):

web_fetch https://clawhub.ai/tommot2/{slug}
web_search "clawhub {skill category}"

Extract: downloads, installs, stars, version count.

No CLI tools, no npm packages, no credentials.

Output Format

## 📊 Skill Analytics — {date}

### Dashboard
| Skill | DL | ⭐ | Versions |
|-------|---:|:--:|:--------:|
| ... | ... | ... | ... |

### Focus: {day focus}
{2-3 paragraphs of actual analysis. Concrete numbers.}

### New Recommendations
1. **{title}** — {one-line action}
   - Effekt: {estimated}
   - Innsats: {Lav/Middels/Høy}

### Previous Status
- Pending: {N} recommendations
- Completed: {N} recommendations
- Skipped (repeats): {N}

### Next Run
Focus: Day {N+1} — {focus}

Phase Indicator

Based on total installs across portfolio:

PhaseInstallsFocus
🌱 Seed0-10Visibility
🌿 Grow10-100Conversion
🌳 Scale100-1000Monetization
🏢 Sustain1000+Retention

Quick Commands

User saysAction
"skill stats"Quick dashboard
"skill analytics"Full analysis
"fulført #3"Mark recommendation #3 as completed
"alle anbefalinger"Show all with status

Guidelines for Agent

  1. Always read state before running — check recommendations and ideas-tried
  2. Write state after running — update state.json, add new recommendations
  3. Never repeat — check ideas-tried.md before suggesting
  4. Use built-in tools only — web_fetch and web_search
  5. No personal data in searches — only public ClawHub data
  6. Keep output concise — max 40 lines per report
  7. Language follows user

What This Skill Does NOT Do

  • Does NOT read MEMORY.md, SOUL.md, or other workspace files
  • Does NOT access credentials or private data
  • Does NOT use external CLI tools or npm packages
  • Does NOT modify any files outside memory/skill-analytics/

More by TommoT2

  • context-brief — Persistent context survival across sessions
  • setup-doctor — Diagnose and fix OpenClaw setup issues
  • tommo-skill-guard — Security scanner for installed skills

Install the full suite:

clawhub install skill-analytics context-brief setup-doctor tommo-skill-guard

平台分布

OpenClaw

94.56%
按下载量换算1,948

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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