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Agent Skill · 效率

skylv-data-analyzer(skylv 数据分析仪)

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。

skylv-data-analyzer 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 12,047。

总安装 4,304周安装 183GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,508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
1.0.1

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:skylv-data-analyzer(skylv 数据分析仪)
来源仓库:https://github.com/sky-lv/skylv-data-analyzer
安装命令:
openclaw skills install skylv-data-analyzer
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 skylv-data-analyzer

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。

数据分析助手。分析CSV、JSON等数据文件,生成统计报告、可视化图表。使用场景:(1) 分析数据分布和趋势,(2) 计算统计指标(均值、中位数、标准差),(3) 数据清洗和转换,(4) 生成数据报告。

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 skylv-data-analyzer;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

skylv-data-analyzer 怎么安装?

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

skylv-data-analyzer 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。

skylv-data-analyzer 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

skylv-data-analyzer 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。

skylv-data-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,304 次,近一周安装 183 次,下载 1,508 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。

skylv-data-analyzer 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
skylv-data-analyzer

skylv 数据分析仪 · 本页

4,304—权限未标注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
data-analyzer
description
Data analysis assistant. Analyzes CSV/JSON data, generates statistical reports and visualizations. Triggers: data analysis, csv analysis, json parser, data insights.
metadata
{"openclaw": {"emoji": "📊"}}

Data Analyzer — 数据分析助手

功能说明

对数据文件进行统计分析,生成报告和可视化。

使用方法

1. 基础统计分析

用户: 分析 data.csv 文件,计算各列的统计指标

执行步骤:

  1. 读取CSV文件
  2. 识别数值列和分类列
  3. 计算统计指标:

- 数值列:均值、中位数、标准差、最小值、最大值 - 分类列:唯一值数量、最高频值

  1. 输出统计报告

2. 数据分布分析

用户: 分析 sales.csv 中 amount 列的分布情况

执行步骤:

  1. 读取数据
  2. 计算分位数(Q1, Q2, Q3)
  3. 识别异常值
  4. 生成分布描述

3. 相关性分析

用户: 分析 data.csv 中 price 和 sales 的相关性

执行步骤:

  1. 提取两列数据
  2. 计算相关系数
  3. 绘制散点图(可选)
  4. 解释相关性含义

4. 数据清洗

用户: 清洗 data.csv,处理缺失值和异常值

执行步骤:

  1. 检测缺失值
  2. 检测异常值(IQR方法或Z-score)
  3. 提供处理建议:

- 缺失值:删除、填充均值/中位数/众数 - 异常值:删除、替换为边界值

  1. 执行清洗并输出结果

示例输出

数据分析报告 - data.csv

数据概览:
- 行数: 1,000
- 列数: 5
- 缺失值: 12 (0.24%)

数值列统计:
| 列名 | 均值 | 中位数 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
|------|------|--------|--------|--------|--------|
| age  | 35.2 | 34     | 12.3   | 18     | 72     |
| income | 52.3K | 48K | 18.7K | 20K | 120K |

分类列统计:
| 列名 | 唯一值 | 最高频 |
|------|--------|--------|
| city | 15     | 北京 (23%) |
| gender | 2 | 男 (52%) |

依赖

  • Python 3 + pandas(可选,用于高级分析)
  • 基础分析无需额外依赖,使用内置工具即可

平台分布

OpenClaw

86.73%
按下载量换算1,308

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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