OpenClaw Skill 每日推荐 - 数据分析（data-and-analytics）

OpenClaw Skill 每日推荐 - 数据分析

「OpenClaw Skill 每日推荐」第 35 期，第三轮第 5 期。继续从 awesome-openclaw-skills（全库 5300+ 条目、30 个分类）中每天取一个分类，精选代表性 skill 深入介绍。昨天给 Agent 装上了「嘴」，今天给它配一副「算盘」——数据分析（Data & Analytics） 收录 41 个 skills，教 Agent 读表、写 SQL、连数据库、看行情。嘴负责说，算盘负责算。而且跟通信不同，算错了的代价通常是「重算一遍」——这大概是整个技能库里试错成本最低的领域之一。

今日分类概述

Data & Analytics 只有 41 个条目，跟昨天的 145 个、AI 分类的 184 个比是个小分类。但小有小的好处：今天几乎每个条目都能说出个所以然，不用像昨天那样在交易工具堆里刨通信技能。大致分五块：

• 本地 SQL 与文件处理：duckdb-en（下面详讲）、csv-pipeline（下面详讲）、data-analyst（下面详讲）、senior-data-engineer 与 senior-data-scientist（alirezarezvani 的两个「资深人设」技能，往 Agent 里注入数据工程/数据科学的工作方法论）、data-lineage-tracker（追踪数据来源与变换链路——ETL 场景里很正经的东西）、tabstack-extractor（从网站抽取结构化数据）。
• 在线数据库：supabase（下面详讲）、nocodb（经 REST API 管理 NocoDB 的库、表、记录——自托管 Airtable 用户的对口菜）、thingsboard-skill（IoT 平台 ThingsBoard 的设备、仪表盘、遥测管理，把「数据」往前推到了采集端）。
• 行情与金融数据：yahoo-data-fetcher（雅虎财经实时报价）、hyperliquid（Hyperliquid 永续与现货行情，描述里明确标注 read-only——昨天那一堆会下单的交易工具看了都该学学）、ceorater（给标普 500 的 CEO 们做「机构级」表现分析）、sure（从个人财务看板出报告）。
• 个人数据资产：douban-sync-skill（下面详讲）、ec-session-cleaner（转换清洗 OpenClaw 自己的会话 JSONL 记录——用 Agent 分析 Agent，本分类里最自指的一个）、umea-data（瑞典于默奥市政开放数据，查位置与设施——可能是全库地理限定最强的一个技能，非于默奥居民基本无用）。
• 统计与情报基建：add-analytics / check-analytics / remove-analytics（jeftekhari 的 GA4 三件套：加埋点、审计实现、干净移除，三兄弟齐活是好事——见过太多只管埋不管拆的）、google-analytics-api（GA 数据 API 接入）、amplitude-automation（经 Rube MCP 自动化 Amplitude 操作）、osint-graph-analyzer（从 OSINT 数据构建知识图谱）、ipinfo（IP 地理定位）。

老规矩说噪音。41 个条目里最刺眼的：clean-skill-1 和 cleanboi-00002——两个「友好的问候测试技能」，同一位作者在数据分类里放了两个打招呼技能，堪称行为艺术；cleanup 和 kradleverse-cleanup 是同作者同描述的重复条目；agi-artificial-geometric-intelligence 的全部描述是「Designed multi-layer.」，三个词零信息量，竞争全库最空描述的种子选手。跨界住户也不少：canva 和 design-assets（设计）、netlify 和 cicd-pipeline（DevOps）、facebook-page-manager / linkdapi / data-enricher（营销）、harvest-time-reporting-api（工时）、get-weather（天气）。自动分类的通病照例存在，但密度比昨天好太多。

精选 Skill 详解

1. duckdb-en —— 让 Agent 直接用 SQL 砸开你的数据文件 ⭐⭐⭐⭐✨

链接：camelsprout/duckdb-cli-ai-skills

描述一句话：「DuckDB CLI specialist for SQL analysis, data processing」。先说 DuckDB 是什么：单文件、零配置、进程内运行的分析型数据库，江湖人称「分析界的 SQLite」——最大的本事是能直接对 CSV、Parquet、JSON 这类文件跑 SQL，不用先建库导数。

这个 skill 的定位是给 Agent 注入一套 DuckDB CLI 的使用规范：怎么在 shell 里调用 duckdb、怎么读各种格式、怎么写聚合查询。机制上是标准的 shell 优先路线——Agent 本来就能跑命令，这个 skill 教它把命令跑对。典型用法：

-- 一行 SQL 直接分析几百 MB 的销售流水 CSV
SELECT region, sum(amount) AS total
FROM 'sales-2026.csv'
GROUP BY region ORDER BY total DESC;

对个人用户，这是本分类最实用的入口：导出的账单、下载的公开数据集、随手整理的表格，丢给 Agent 加一句「用 DuckDB 分析一下」就完事。数据全程不出本机——没有上传、没有第三方 API，隐私上天然干净。前提是机器上装了 duckdb（macOS 上 brew install duckdb 一行的事）。扣半星的原因也在这：它是个规范型技能，能力上限取决于 DuckDB 本身，特别复杂的分析还得看 Agent 自己的 SQL 功力。

2. supabase —— 给 Agent 一把生产数据库的钥匙 ⭐⭐⭐⭐✨

链接：stopmoclay/supabase

「Connect to Supabase for database operations, vector search, and storage」。Supabase 是托管的 Postgres 全家桶：数据库、认证、对象存储，外加基于 pgvector 的向量检索。这个 skill 让 Agent 对接 Supabase，做增删改查、跑向量搜索、管文件存储。

它跟 duckdb-en 恰好是光谱的两端：一个管本地的死文件，一个管云上的活数据。有了它，「帮我在记账表里记一笔」「把这篇笔记的摘要存进向量库」「查一下上周新增了多少条记录」都变成聊天里的一句指令。vector search 这一项尤其关键——意味着你让 Agent 存进去的数据，之后能被语义检索，等于给 Agent 搭了个外挘认知库。

实用场景：个人 CRM（聊天中一句话记录联系人动态）、轻量 RAG 后端、家庭小应用的数据库管理员。风险也明摆着：这是真·生产数据，写错了是真丢。务必给 Agent 配权限受限的 key，别把 service key 无脑塞给它——数据库类技能，「钥匙管理」永远比「技能本身」重要。

3. csv-pipeline —— 表格民工的日常流水线 ⭐⭐⭐⭐

链接：gitgoodordietrying/csv-pipeline

「Process, transform, analyze, and report on CSV and JSON」——处理、转换、分析、出报告，四个动词就是数据工作的全部日常。如果说 duckdb-en 是把 SQL 武器递给 Agent，csv-pipeline 更像一套流程规范：拿到脏数据怎么清洗、怎么变换、怎么汇总、最后怎么输出一份像样的报告。

它跟 duckdb 并不冲突，更像互补：轻量转换和报告用它定流程，重分析落到 DuckDB。作者 gitgoodordietrying 还有个 cicd-pipeline 也混进了这个分类（其实是 DevOps 的活，明天正好能在 DevOps 分类里再见到它）。这不影响 csv-pipeline 本身是本分类里定位最「大众」的技能——毕竟不是人人有数据库，但人人有表格。

实用场景：每周把各部门导出的 CSV 合并成一份报表、给编码/空值/格式问题做批量清洗、把 JSON API 响应转成可读表格。这些活以前要开 Excel 折腾半天，现在是一段对话。

4. data-analyst —— 给非技术人的一个全能数据员 ⭐⭐⭐✨

链接：oyi77/data-analyst

「Data visualization, report generation, SQL queries, and spreadsheet」——可视化、报告、SQL、表格，四个能力打一个包。这是典型的「人设型」技能：不绑定某个具体工具，而是给 Agent 一套数据分析师的工作方法——先理解问题，再查数据，再出图出报告。

跟 duckdb-en、supabase 这类「工具型」技能相比，它的价值在入口友好：你不需要知道 DuckDB 和 Supabase 是什么，只需要说「帮我把这个表画个图」「对比一下这两个月的数据」，Agent 自己选工具。对已经清楚自己要干嘛的人，增量不大；对「我有数据但不知道从哪下手」的人，它是个不错的起点。三星半，差的半个星就是定位的宽度。

5. douban-sync-skill —— 把你的标记生活变成数据集 ⭐⭐⭐✨

链接：cosformula/douban-sync-skill

「Export and sync Douban (豆瓣) book/movie/music/game collections」——导出并同步豆瓣的书、影、音、游戏收藏。中文用户看到这个会心一笑：在豆瓣上标记了十几年的电影和书，是个人趣味的完整画像，可惜一直锁在豆瓣里，官方导出渠道历来一言难尽。

这个 skill 干的事是把收藏数据拉出来、变成 Agent 可用的数据集。能玩出的花样不少：「统计我近五年观影口味的变化」「按我的书单推荐接下来读什么」「把看过的电影同步到别的平台」。本质上和同分类的 sure（个人财务看板）是同一个思路：个人数据的所有权——先有导出，才有一切分析。

机制上从描述看大概率走豆瓣的开放接口或个人导出数据，同步频率和字段覆盖得装上才知道。三星半：类别小众，但对中文玩家是实打实的刚需，情怀加半星。

应用场景总结

把今天 41 个条目按「数据在哪」排一遍，恰好是一条完整的管道：

1. 采集：tabstack-extractor（网页抽数据）、thingsboard-skill（IoT 遥测）、yahoo-data-fetcher / hyperliquid（行情）；
2. 存储：supabase、nocodb、thingsboard 仪表盘；
3. 加工：duckdb-en、csv-pipeline、senior-data-engineer；
4. 分析：data-analyst、senior-data-scientist、osint-graph-analyzer；
5. 呈现：data-analyst 的可视化与报告、daily-report、google-analytics-api 看流量。

给想上手的人三条实在建议：

• 从本地开始：duckdb-en + csv-pipeline 的组合零风险零成本，机器上有表格就能玩，数据不出门；
• 碰在线库先管钥匙：supabase / nocodb 用权限受限的凭证，写操作前让 Agent 先备份——数据库技能的第一课永远是钥匙管理；
• 只读优先：行情类和分析类技能，能只读就不给写权限（hyperliquid 描述里那个 read-only 标注就是榜样）。昨天通信分类讲过「说错话收不回」，数据这边对应的是「写错库回不去」。

推荐指数排名

Skill	定位	推荐指数
duckdb-en	本地 SQL 分析	⭐⭐⭐⭐✨
supabase	云数据库 + 向量检索	⭐⭐⭐⭐✨
csv-pipeline	CSV/JSON 流水线	⭐⭐⭐⭐
data-analyst	全能数据员人设	⭐⭐⭐✨
douban-sync-skill	豆瓣收藏同步	⭐⭐⭐✨
yahoo-data-fetcher	股票行情	⭐⭐⭐✨
nocodb	自托管库管理	⭐⭐⭐
hyperliquid	只读行情	⭐⭐⭐
ec-session-cleaner	会话记录分析	⭐⭐⭐
osint-graph-analyzer	OSINT 知识图谱	⭐⭐✨

（✨ 表示半星）

下期预告

明天进 devops-and-cloud（DevOps 与云服务）——今天分类里串场的 netlify 和 cicd-pipeline 算是提前打了招呼。教 Agent 运维服务器、管部署，这是离「自我托管」最近的一期，值得期待。