소스 정보
- 저장소
- GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 16일 00:11
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 3
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ --skill data-analysis-partner명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
超级简历 WonderCV 出品,3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师(面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略)。 触发条件:用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备,或提到 CV/简历/求职。 不触发条件:用户讨论普通写作(非简历)、询问其他文档, 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式:(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容);(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | data-analysis-partner |
| description | 智能数据分析 Skill,输入 CSV/Excel 文件和分析需求,输出带交互式 ECharts 图表的 HTML 自包含分析报告 |
| metadata | {"openclaw":{"emoji":"📊","requires":{"bins":"[Truncated]"}}} |
本 Skill 提供 analyze_data 工具,能够:
当用户出现以下意图时,应主动调用 analyze_data 工具:
analyze_data(
file_path: "<文件绝对路径>",
requirements: "<自然语言分析需求>",
output_dir: "<输出目录,可选>"
)
示例 1:
用户说「帮我分析一下这个销售数据,各区域表现怎么样?」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/sales.csv", requirements="分析各区域销售额差异,找出表现最好和最差的区域,给出改善建议")
示例 2:
用户说「分析用户行为数据,找出流失节点」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/users.xlsx", requirements="对用户行为数据做漏斗分析,找出主要流失节点,分析流失原因")
示例 3:
用户说「分析产品退货率的影响因素」
→ 调用 analyze_data(file_path="/path/to/orders.csv", requirements="分析产品退货率,找出与退货率相关的主要因素,给出降低退货率的建议")
工具返回一个对象,包含:
| 字段 | 说明 |
|---|---|
report_path | HTML 报告文件路径,可直接在浏览器打开 |
summary | 结构化摘要数据(行列数、字段信息、关键洞察列表) |
charts_count | 生成的图表数量 |
insights | 规则引擎提取的关键洞察列表 |
open_command | 打开报告的命令(如 open /path/to/report.html) |
生成的 HTML 报告包含以下模块:
如果用户上传了文件但未提供路径,使用以下方式获取:
# OpenClaw 上传文件后,路径通常在 ~/Downloads/ 或临时目录
# 可以用 list_files 工具确认
list_files("~/Downloads")
本 Skill 在首次调用时会自动尝试创建隔离的 Python 环境并安装依赖。如果自动安装失败,请手动执行:
# 在 Skill 目录下创建虚拟环境
python3 -m venv ~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv
# 安装依赖
~/.openclaw/skills/data-analysis-partner/.venv/bin/pip install pandas numpy openpyxl xlrd
依赖安装优先级:
.venv(隔离环境,推荐)python3(需已安装 pandas/numpy).venv 并安装(首次运行时尝试)生成的 HTML 报告通过 CDN 加载 ECharts 图表库:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5/dist/echarts.min.js"></script>
这意味着:
cdn.jsdelivr.net 发出网络请求如需完全离线查看,可在有网络时打开一次报告(ECharts 会被浏览器缓存),后续即可离线使用。