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Agent Skill · 研究检索

toufang-data-analysis(投房数据分析)

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。

toufang-data-analysis 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 20,027。

总安装 5,361周安装 219GitHub Stars 1下载 1,717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:toufang-data-analysis(投房数据分析)
来源仓库:https://github.com/18262202398-star/toufang-data-analysis
安装命令:
openclaw skills install toufang-data-analysis
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 toufang-data-analysis

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。

基于超级直播、淘宝直播及财务数据,自动识别文件并计算ROI、转化率等关键指标,生成综合投放数据分析报告。

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 toufang-data-analysis;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

toufang-data-analysis 怎么安装?

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

toufang-data-analysis 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。

toufang-data-analysis 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。

toufang-data-analysis 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。

toufang-data-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,361 次,近一周安装 219 次,下载 1,717 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。

toufang-data-analysis 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

  • 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
toufang-data-analysis

投房数据分析 · 本页

5,3611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

投放数据分析技能

技能概述

基于《数据分析基础概念和逻辑v3.md》文档开发的标准化投放数据分析技能,用于处理超级直播、淘宝直播和财务报表数据。

适用场景

  • 万相台投放数据统计分析
  • 直播数据多维度分析
  • 财务数据与业务数据关联分析
  • ROI优化和成本分析

ClawHub使用

通过环境变量配置:

# 设置环境变量
TOUFANG_DATE_RANGE="2026-01-01:2026-01-31"

# 运行技能
python3 clawhub_main.py

# 或者一次性设置
TOUFANG_DATE_RANGE="2026-01-01:2026-01-31" python3 clawhub_main.py

输入要求

  • 时间范围:YYYY-MM-DD格式的日期范围
  • 数据文件:自动识别三类数据文件

- 超级直播数据(包含"超级直播"关键词) - 淘宝直播数据(包含"淘宝直播"关键词) - 财务数据(包含"财务"关键词)

输出内容

  1. HTML汇总报表(桌面保存)
  2. 数据质量检查报告
  3. 关键指标计算
  4. 优化建议

核心功能

1. 数据自动识别

# 自动识别数据文件
def auto_detect_files(data_dir):
    """自动识别三类数据文件"""
    super_files = find_files(data_dir, "超级直播")
    taobao_files = find_files(data_dir, "淘宝直播") 
    financial_files = find_files(data_dir, "财务")
    return super_files, taobao_files, financial_files

2. 编码自动处理

# 自动检测和处理编码
def auto_detect_encoding(file_path):
    """自动检测文件编码格式"""
    # 支持GBK、UTF-8等常见编码
    # 自动转换和统一处理

3. 字段映射计算

基于文档中的字段定义和计算公式:

超级直播关键计算:

  • ROI = 总成交金额 / 花费
  • 观看成本 = 花费 / 观看次数
  • 订单成本 = 花费 / 总成交笔数
  • 加购成本 = 花费 / (总收藏数 + 总购物车数)

淘宝直播关键计算:

  • 成交转化率 = 成交人数 / 商品点击人数
  • 客单价 = 成交金额 / 成交人数
  • 笔单价 = 成交金额 / 成交笔数

财务报表关键计算:

  • 业务口径收入 = 品牌费 + 切片 + 保量佣金 + 预估结算机构佣金 + 预估结算线下佣金
  • 财务口径收入 = 业务口径收入 / 1.06
  • 毛利率 = 毛利 / 财务口径收入

4. 跨报表关联分析

# 跨报表数据关联
def cross_report_analysis(super_df, taobao_df, financial_df):
    """基于文档的跨报表关联分析"""
    # 超级直播去退ROI参考值
    roi_adjusted = (super_df['总成交金额'] * (1 - taobao_df['退货率'])) / super_df['花费']
    
    # 推广投入回报率
    promotion_roi = (financial_df[['保量佣金','预估结算线下佣金','预估结算机构佣金']].sum() * 
                    (super_df['总成交笔数'] / taobao_df['成交笔数'])) / super_df['花费']
    
    return roi_adjusted, promotion_roi

使用示例

基本使用

# 调用投放数据分析技能
投放数据分析 --date-range "2026-01-01:2026-01-31" --data-dir "/Users/zhouhao/Documents/投放数据"

高级使用

# 包含特定指标计算
投放数据分析 --date-range "2026-01-01:2026-01-31" \
              --metrics "ROI,观看成本,订单成本" \
              --output-format "html,csv"

文件结构

投放数据分析技能/
├── SKILL.md          # 技能说明文档
├── requirements.txt  # Python依赖
├── main.py           # 主程序
├── data_processor.py # 数据处理模块
├── calculator.py     # 指标计算模块
├── reporter.py       # 报表生成模块
└── config.py         # 配置文件

依赖要求

  • pandas >= 1.5.0
  • numpy >= 1.21.0
  • chardet >= 5.0.0

输出示例

技能执行后会生成:

  1. YYYY-MM-DD_投放数据分析报告.html - 完整HTML报表
  2. YYYY-MM-DD_数据质量检查.csv - 数据质量报告
  3. YYYY-MM-DD_关键指标汇总.csv - 指标计算结果

错误处理

  • 自动处理文件编码问题
  • 字段缺失时的智能处理
  • 数据质量异常预警

版本历史

  • v1.0.0: 初始版本,基于数据分析基础概念和逻辑v3.md

作者

江风 - 交个朋友直播间

平台分布

OpenClaw

72.61%
按下载量换算1,247

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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