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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

Security Scan

The skill is internally consistent for a local data‑analysis/report generator: it reads local CSV/XLSX files, runs a Python analysis script, and produces an HTML report that loads ECharts from a public CDN (documented).

Purpose & Capability

Name/description, manifest permissions (files:read, files:write, shell:python3), and included Python script align with a local CSV/Excel analysis and report generator. Required binary (python3) is appropriate.

Instruction Scope

Runtime instructions focus on reading local files, running analysis, and producing an HTML report. The SKILL.md suggests the skill will "自动尝试创建隔离的 Python 环境并安装依赖" on first run, but index.js/changelog indicate automatic venv creation was removed; instead the code prefers a bundled .venv or system python3 and will error if dependencies are missing. This is a documentation vs implementation mismatch (documentation overstates automation). The SKILL.md/README also suggest using list_files to locate uploaded files (acceptable).

Install Mechanism

No install spec (instruction-only) and the code is included. The skill relies on local Python packages (pandas/numpy/openpyxl/xlrd). There is no network download/install automated by the skill code (changelog shows auto-venv creation/exec was removed). This is lower-risk than an installer that fetches arbitrary archives, but users must install Python deps themselves or provide a .venv.

Credentials

No environment variables or external credentials requested. The required permissions are limited to reading/writing files and invoking python, which match the stated purpose.

Persistence & Privilege

always is false and the skill does not request elevated or persistent platform-wide privileges. It does not modify other skills or system settings.

Assessment

This skill appears to be what it says: a local data analysis tool implemented with Node.js glue and a Python script. Before installing or running it, consider: (1) install required Python packages (pandas, numpy, openpyxl, xlrd) or provide a .venv; SKILL.md claims automatic venv creation but the code/changelog indicate that auto-creation was removed — plan to set up deps manually. (2) The generated HTML loads ECharts from jsdelivr.net (CDN): opening the report will cause your browser to request that CDN (IP/time may be logged); the developer documents this. If you need strict offline/privacy, host ECharts locally or disable external loading. (3) The skill reads arbitrary local files you pass to it; only provide non-sensitive datasets you are comfortable being read on your machine. (4) If you want extra assurance, review/scan index.js and scripts/analyze.py locally (they appear to operate on local data only and do not make outbound network calls).

数据分析 Skill

功能说明

本 Skill 提供 analyze_data 工具，能够：

1. 读取 CSV 或 Excel 数据文件（.csv / .xlsx / .xls）
2. 自动进行数据概览（行列数、字段类型、缺失值）
3. 执行统计分析（描述统计、相关性分析、异常值检测）
4. 根据用户需求生成针对性的分析和洞察
5. 输出带交互式 ECharts 图表的自包含 HTML 报告

触发场景

当用户出现以下意图时，应主动调用 analyze_data 工具：

• 上传了 CSV 或 Excel 文件，并提出分析需求
• 要求"帮我分析这份数据"、"生成数据报告"、"可视化这个文件"
• 要求找规律、找差异、找趋势、找异常
• 要求生成 BI 报告、数据洞察报告

调用方式

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>"
)

调用示例

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")

返回值说明

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）

报告结构

生成的 HTML 报告包含以下模块：

1. 执行摘要 — 核心发现概览卡片
2. 数据概览 — 字段类型、缺失值、基础统计表格
3. 数据洞察 — 规则引擎自动提取的关键发现
4. 可视化图表 — 交互式 ECharts 图表（分布图、柱状图、热力图、趋势图等）
5. 描述统计 — 数值列的 min/max/mean/std/quartile 详细统计
6. 分析结论 — 针对用户需求的分析总结

获取文件路径

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")

首次使用：安装 Python 依赖

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：

1. Skill 目录内置 .venv（隔离环境，推荐）
2. 系统 python3（需已安装 pandas/numpy）
3. 自动创建 .venv 并安装（首次运行时尝试）

隐私说明

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：

• 用浏览器打开报告时会向 cdn.jsdelivr.net 发出网络请求
• CDN 服务器可能记录访问 IP、时间等基础日志
• 报告本身的数据内容不会上传，仅加载图表渲染库

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。

其他注意事项

• 大文件（>100MB）分析时间可能较长（30秒~2分钟）
• 超过 5 万行的数据集会自动随机抽样，原始行数在报告中标注
• HTML 报告自包含（图表配置内嵌），可发送给他人查看