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Agent Skill · 开发

data-analyzer(数据分析器)

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。

data-analyzer 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 1,399。

总安装 30,649周安装 1,252GitHub Stars 公开资料未说明下载 9,916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
1.1.0

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:data-analyzer(数据分析器)
来源仓库:https://github.com/tobewin/data-analyzer
安装命令:
openclaw skills install 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 data-analyzer

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。

data-analyzer 用于分析 Excel、CSV 等多格式数据文件,支持字段清洗与统计汇总。适合需要快速洞察数据趋势、发现异常值或生成报表分析的场景。可自动识别数据类型并计算基础指标,输出可读性强的结论说明。处理敏感数据时必须脱敏,禁止将样本当作全量事实引用。

批量导出或写回操作前应确认权限,防止意外覆盖原始文件。

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 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

data-analyzer 怎么安装?

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

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。

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。

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。

data-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 30,649 次,近一周安装 1,252 次,下载 9,916 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。

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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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
data-analyzer

数据分析器 · 本页

30,649—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 tool for Excel, CSV, Word, PDF, TXT, Markdown files. Use when user needs to analyze, summarize, or compare data from multiple files. Supports folder scanning, data aggregation, statistics, report generation in Markdown/Excel/Word/PDF. Multi-language support. 数据分析、文件夹分析、Excel分析。
version
1.0.9
license
MIT-0
metadata
{"openclaw": {"emoji": "📊", "requires": {"bins": ["python3"], "env": []}}}
dependencies
pip install pandas openpyxl python-docx pymupdf matplotlib

Data Analyzer

Analyze and summarize data from Excel, CSV, Word, and PDF files.

Features

  • 📊 Multi-Format Input: Excel, CSV, Word, PDF, TXT, Markdown
  • 📁 Folder Scan: Analyze entire folders
  • 📈 Statistics: Sum, average, trends
  • 🔄 Data Merge: Combine multiple files
  • 📉 Visualization: Generate charts
  • 📋 Multi-Format Output: Markdown, Excel, Word, PDF
  • 🌍 Multi-Language: English, Chinese output

Trigger Conditions

  • "Analyze this folder" / "分析这个文件夹"
  • "Compare these Excel files" / "对比这些Excel"
  • "Summarize the data" / "汇总数据"
  • "data-analyzer"

Python Code

import os
import pandas as pd
from pathlib import Path
from docx import Document
import fitz  # PyMuPDF

class DataAnalyzer:
    def __init__(self, folder_path):
        self.folder = Path(folder_path)
        self.files = self._scan_files()
    
    def _scan_files(self):
        """Scan folder for supported files"""
        files = {
            'excel': [], 'csv': [], 'word': [],
            'pdf': [], 'txt': [], 'markdown': []
        }
        
        for f in self.folder.rglob('*'):
            ext = f.suffix.lower()
            if ext in ['.xlsx', '.xls']:
                files['excel'].append(str(f))
            elif ext == '.csv':
                files['csv'].append(str(f))
            elif ext == '.docx':
                files['word'].append(str(f))
            elif ext == '.pdf':
                files['pdf'].append(str(f))
            elif ext == '.txt':
                files['txt'].append(str(f))
            elif ext in ['.md', '.markdown']:
                files['markdown'].append(str(f))
        
        return files
    
    def analyze_excel(self, file_path):
        """Analyze Excel file"""
        df = pd.read_excel(file_path)
        return {'rows': len(df), 'columns': len(df.columns), 'data': df}
    
    def analyze_csv(self, file_path):
        """Analyze CSV file"""
        df = pd.read_csv(file_path)
        return {'rows': len(df), 'columns': len(df.columns), 'data': df}
    
    def analyze_word(self, file_path):
        """Analyze Word file"""
        doc = Document(file_path)
        text = '\
'.join([p.text for p in doc.paragraphs if p.text.strip()])
        return {'paragraphs': len(doc.paragraphs), 'text': text}
    
    def analyze_pdf(self, file_path):
        """Analyze PDF file"""
        doc = fitz.open(file_path)
        text = ''
        for page in doc:
            text += page.get_text()
        result = {'pages': len(doc), 'text': text}
        doc.close()
        return result
    
    def analyze_txt(self, file_path):
        """Analyze TXT file"""
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            text = f.read()
        return {'lines': len(text.split('\
')), 'text': text}
    
    def analyze_markdown(self, file_path):
        """Analyze Markdown file"""
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            text = f.read()
        return {'lines': len(text.split('\
')), 'text': text}
    
    def analyze_file(self, file_path):
        """Auto-detect and analyze any supported file"""
        ext = Path(file_path).suffix.lower()
        
        if ext in ['.xlsx', '.xls']:
            return self.analyze_excel(file_path)
        elif ext == '.csv':
            return self.analyze_csv(file_path)
        elif ext == '.docx':
            return self.analyze_word(file_path)
        elif ext == '.pdf':
            return self.analyze_pdf(file_path)
        elif ext == '.txt':
            return self.analyze_txt(file_path)
        elif ext in ['.md', '.markdown']:
            return self.analyze_markdown(file_path)
        else:
            return {'error': f'Unsupported format: {ext}'}
    
    def generate_summary(self):
        """Generate analysis summary"""
        summary = {'total_files': 0, 'file_details': []}
        
        for ftype, flist in self.files.items():
            for fpath in flist:
                try:
                    analysis = self.analyze_file(fpath)
                    summary['file_details'].append({
                        'name': os.path.basename(fpath),
                        'type': ftype,
                        'analysis': analysis
                    })
                    summary['total_files'] += 1
                except Exception as e:
                    summary['file_details'].append({
                        'name': os.path.basename(fpath),
                        'type': ftype,
                        'error': str(e)
                    })
        
        return summary

Usage

User: "Analyze all Excel files in this folder"
Agent: 使用 DataAnalyzer 扫描并分析

User: "Compare these CSV files"
Agent: 读取并对比数据

User: "Generate a data report"
Agent: 生成分析报告

Notes

  • Supports .xlsx, .csv, .docx, .pdf
  • Local processing, no data uploaded
  • Cross-platform compatible

平台分布

OpenClaw

71.6%
按下载量换算7,100

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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