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用 DuckDB 分析用户上传的 CSV/JSON 数据文件（概览统计或执行 SQL 查询），产出结果文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
生成单文件自包含的现代网页（落地页/看板/表单/原型），产出 site.html 可在产物区实时预览。
深度调研一个 GitHub 仓库（README/结构/关键源码/活跃度），产出研究报告。纯提示词技能，依赖 web_fetch 工具。
图像生成的风格模板库与提示词写法指南（纯提示词技能，配合 image_generate 工具使用）。
把数据渲染成图表：产出 PNG 图片与 ECharts option JSON（柱状/折线/饼图）。
生成可下载的演示文稿（.pptx）或独立 HTML 文档（Markdown 转网页）。
统计给定文本的词数与字符数，并生成 JSON 产物
| name | data-analysis |
| description | 用 DuckDB 分析用户上传的 CSV/JSON 数据文件（概览统计或执行 SQL 查询），产出结果文件。 |
分析用户本轮上传的数据文件（CSV/JSON）。上传的文件名见消息中的〔用户上传附件〕注记。
调用 script_runner：
script_runner(
skill="data-analysis",
script="analyze.py",
input_files=["sales.csv"], # 用户上传附件的文件名（必填）
script_args={
"files": ["sales.csv"], # 参与分析的文件（同 input_files）
"mode": "summary", # summary=概览（默认）| query=执行 SQL
"sql": "SELECT 类别, SUM(金额) FROM sales GROUP BY 类别" # mode=query 时必填
}
)
sales.csv → 表 sales；含特殊字符时用双引号包裹）。mode=summary：每个文件输出行数、列名/类型、数值列统计（min/max/avg）、前 5 行样例。mode=query：执行任意 DuckDB SQL（SELECT），结果写 result.csv；同时产出 analysis.md 报告。analysis.md：可读的分析报告（自动登记为可下载产物）。result.csv：query 模式的结果数据。先跑 summary 了解数据结构，再写 SQL——不要凭空猜列名。