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Agent Skill · 开发

stata-sep(统计数据)

stata-sep 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

stata-sep 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 19,957。

总安装 245周安装 10GitHub Stars 公开资料未说明下载 79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:stata-sep(统计数据)
来源仓库:https://github.com/canyangliunian/agent-skills
仓库路径:skills/stata-sep
安装命令:
npx skills add https://github.com/canyangliunian/agent-skills --skill stata-sep
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/canyangliunian/agent-skills --skill stata-sep

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

stata-sep 用于处理 GitHub 仓库、Issue 和 Pull Request 信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中整理协作事项。适用于需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理的场景,如数据统计、信息提取。

通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装,需结合原始 README 确认具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态,注意是否会触发联网或文件读写操作。建议核验来源仓库内容,确保功能与预期一致后再投入实际使用。

来源仓库内路径:skills/stata-sep

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/canyangliunian/agent-skills --skill stata-sep;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

    它需要调用外部服务,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

stata-sep 怎么安装?

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

stata-sep 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。

stata-sep 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

stata-sep 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。

stata-sep 用的人多吗?

公开数据是累计安装 245 次,近一周安装 10 次,下载 79 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。

stata-sep 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

  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
stata-sep

统计数据 · 本页

245—调用外部服务未明确未通过

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

Stata-sep(基于 Stata-MCP)

核心思路

  • 目标:在 Claude Code 等 MCP 客户端中,把 Stata-MCP 的全部工具(工具列表见下文)和 agent/评估用法包装成可复用流程,减少提示词负担。
  • 输出优先级:先给高层决策与最小可运行路径,再按需展开到具体工具调用/样例(渐进披露)。
  • 安全默认:仅使用绝对路径;写/改文件或运行 do 前明确路径;安装 ado 包需用户确认。

快速起步(最小可用链路)

  1. 环境探测:uvx stata-mcp --usable;若 stata_cli 失败,设置环境变量 stata_cli 为 Stata 可执行绝对路径(macOS 如 /Applications/Stata/StataMP.app/Contents/MacOS/stata-mp,Windows 如 C:\\Program Files\\Stata18\\StataSE.exe)。可选 documents_path。
  2. 将 MCP server 加入客户端(示例 config JSON 已放 references/usage.md)。默认工作根:~/Documents/stata-mcp-folder/,自动包含 stata-mcp-log/、stata-mcp-dofile/、stata-mcp-result/、stata-mcp-tmp/。
  3. 最小流水线:

- write_dofile 写入完整 do,必要时先调用 results_doc_path 生成输出目录。 - stata_do 运行 do,返回日志路径与内容。 - read_file 查看日志或结果。 - 若需数据概览,先用 get_data_info(支持.dta/.csv)。

工具地图(全量覆盖)

  • help(cmd)(Unix only):返回 Stata help。用于快速查语法。
  • write_dofile(content, encoding?, strict_mode?):把 Stata 代码写入新 do,返回绝对路径。建议在顶部 use 数据并设置 local output_path(来自 results_doc_path)。
  • append_dofile(original_dofile_path, content, encoding?):在现有 do 基础上追加,或新建副本;返回新 do 路径。
  • stata_do(dofile_path, log_file_name?, is_read_log=True):执行 do,返回 log_file_path 和可选 log_content。
  • read_file(file_path, encoding="utf-8"):读取任意文本文件内容。
  • get_data_info(data_path, vars_list?, encoding="utf-8"):对.dta/.csv 生成描述性统计,结果写入 tmp 目录并返回概要。
  • ado_package_install(package, source="ssc"|"github"|"net", is_replace=True, package_source_from=None)(Unix only):安装 ado;首次使用需确认。
  • load_figure(figure_path):载入 png/jpg,便于回显图形。
  • mk_dir(path):安全创建目录。
  • Prompts:stata_assistant_role(lang?)、stata_analysis_strategy(lang?)、results_doc_path() 生成输出目录。

推荐工作流(逐层展开)

  1. 数据理解:get_data_info → 选择变量/样本 → 形成 do 草稿。
  2. do 生成:

- 快速试验用 write_dofile;增量修改用 append_dofile。 - 需要表格输出时先 results_doc_path,在 do 里 local output_path "<返回路径>",配合 outreg2/esttab。

  1. 执行与回溯:stata_do → 如失败查看 log_content 或用 read_file 重读;必要时追加 do 并重跑。
  2. 包依赖:缺少命令时,用 ado_package_install(",") 安装;完成后复跑。
  3. 产出:用 load_figure 回显图形,用 read_file 回显表格/日志。

Agent 模式与评估

  • Agent:uvx stata-mcp --agent 或直接 stata-mcp --agent,修改示例任务位于 stata-mcp/source/agent_examples/openai/main.py(model_instructions 与 task_message)。
  • 作为工具:StataAgent.as_tool() 示例见 source/docs/Usages/agent_as/agent_as_tool.md。
  • 评估:流程与样例问答在 source/docs/Usages/Evaluation.md;可据此自定义评测集合。

参考资料(按需加载)

  • references/usage.md:客户端配置、环境变量、最小命令速查。绝对路径:/Users/lingguiwang/Skill-Seekers/Github/stata-sep/references/usage.md。
  • references/tools.md:各工具参数与返回字段、常见坑。绝对路径:/Users/lingguiwang/Skill-Seekers/Github/stata-sep/references/tools.md。
  • references/usage_full.md:官方 Usage 详版(中英混排)。
  • references/advanced.md:高级用法(传输方式、定制路径等)。
  • references/questions.md:常见问题汇总。
  • references/evaluation.md:评估流程与示例问答生成方法。
  • references/agent_as_tool.md:将 Stata-Agent 作为工具嵌入其他 agent 的示例。
  • assets/config.json:最小配置模板,可直接拷贝调整绝对路径与环境变量。
  • assets/agent_examples/:可直接复制的 agent 示例代码(OpenAI/prompt 生成)。

注意事项

  • 所有路径使用绝对路径;Windows 需转义反斜杠。
  • 运行/写入前确认目标目录,避免覆盖用户文件。
  • 安装 ado、创建目录等潜在改动操作需先向用户确认。

平台分布

Codex

33.18%
按下载量换算26

Claude

31.55%
按下载量换算25

Cursor

18.69%
按下载量换算15

Gemini CLI

9.17%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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