Multi Source Data Cleaner

支持多格式数据解析与智能字段识别，自动去重补全格式统一，多源数据关联合并并生成飞书原生清洗报告。

Install

openclaw skills install multi-source-data-cleaner

SKILL.md — 多源数据清洗器

Metadata

字段	值
name	multi-source-data-cleaner
label	多源数据清洗器
version	1.0.0
language	Python
runtime	subprocess (scripts/main.py)
trigger_words	数据清洗、数据去重、表格整理、数据合并、格式统一、CRM数据整理、Excel清洗

Description

上传乱数据，输出干净数据。支持多格式解析、智能字段识别、AI去重/补全/格式化、多源关联合并，飞书原生输出（多维表格+云文档质量报告）。

适用场景： 电商订单整理、CRM客户数据清洗、银行流水整理、花名册整理、多系统数据合并。

Capabilities

F1 · 多格式识别与解析

Excel (.xlsx / .xls)
CSV / TSV
JSON（半结构化）
剪贴板粘贴文本

F2 · 智能字段识别

AI 自动识别：姓名、手机号、邮箱、地址、金额、日期、SKU、订单号、身份证、性别等
支持用户自定义字段映射覆盖

F3 · 数据清洗

去重：精确去重 + 智能模糊去重（FuzzyWuzzy，阈值 88%）
补全：均值/众数/语义推断/留空
格式统一：
- 手机号 → 1xx-xxxx-xxxx
- 日期 → YYYY-MM-DD
- 金额 → 两位小数
- 地址 → 省市区街道标准化

F4 · 数据分类/打标签（专业版）

内置 8 种业务规则（高价值客户、沉睡用户、VIP客户、企业客户等）
支持自定义 JSON 规则
AI 自动打标签（需要专业版 + AI API Key）

F5 · 多源关联合并（专业版）

按手机号/姓名/订单号等跨文件关联
Fuzzy Join（模糊匹配阈值可调）
支持 2+ 文件迭代合并

F6 · 飞书原生输出

导出干净 Excel / CSV
飞书多维表格（标准版/专业版）：直接写入 Bitable
数据质量报告 → 飞书云文档：重复率/缺失率/清洗前后对比

Pricing / Tier Features

功能	免费版	基础版	标准版	专业版
月额度	50条	500条	3000条	不限
数据源数	1	3	不限	不限
最大列数	10	50	200	不限
多格式解析	❌	✅	✅	✅
基础去重	✅	✅	✅	✅
智能模糊去重	❌	❌	✅	✅
格式统一	❌	❌	✅	✅
智能补全	❌	❌	✅	✅
多源合并	❌	❌	❌	✅
AI分类/打标签	❌	❌	❌	✅
数据质量报告	❌	❌	❌	✅
飞书多维表格	❌	❌	❌	✅

权限隔离实现： scripts/tier_limits.py — 所有操作入口均调用 check_tier() / check_feature() 验证。

Invocation

Agent 直接调用

from main import run_clean_pipeline, run_merge_pipeline

# 基本清洗
result = run_clean_pipeline(
    sources=["订单数据.xlsx"],
    texts=None,
    output_format="xlsx",
    output_path="/tmp/cleaned.xlsx",
    dedup_strategy="auto",
    fill_strategy="auto",
    classify=True,
    ai_model="deepseek",
    generate_report=True,
)

# 多源合并
merge_result = run_merge_pipeline(
    sources=["客户表.xlsx", "订单表.csv"],
    on=["手机号"],
    fuzzy_on=["姓名"],
    fuzzy_threshold=85,
    output_format="xlsx",
)

CLI 调用

# 清洗本地文件
python scripts/main.py clean -i data.xlsx -o cleaned.xlsx -f xlsx

# 粘贴文本数据
python scripts/main.py clean -t "姓名,电话
张三,13800138000
李四,13900139000" -o cleaned.csv -f csv

# 多源合并
python scripts/main.py merge --sources data1.csv data2.csv --on 手机号 -o merged.xlsx

# 生成质量报告
python scripts/main.py clean -i cleaned.xlsx --report-title "清洗报告" -o report.md

Function Reference

`run_clean_pipeline()`

参数：

参数	类型	默认值	说明
`sources`	`List[str]`	`None`	文件路径列表
`texts`	`List[str]`	`None`	粘贴文本列表
`tier`	`str`	`None`	free/basic/std/pro
`output_format`	`str`	`"xlsx"`	xlsx 或 csv
`output_path`	`str`	`None`	输出路径（自动生成临时文件）
`custom_field_mapping`	`Dict[str,str]`	`None`	{列名: 类型} 覆盖
`dedup_strategy`	`str`	`"auto"`	exact / fuzzy / auto
`fill_strategy`	`str`	`"auto"`	auto / mean / mode / leave_blank
`classify`	`bool`	`False`	是否启用 AI 分类
`ai_model`	`str`	`None`	minimax / deepseek
`generate_report`	`bool`	`True`	是否生成质量报告
`bitable_output`	`bool`	`False`	输出到飞书多维表格
`feishu_folder_token`	`str`	`None`	飞书文件夹 token
`report_title`	`str`	`"数据质量报告"`	报告文档标题

返回： Dict 含 file_path, cleaned_rows, clean_report, usage, report_md, bitable, doc 等。

Environment Variables

变量	必填	说明
`DATA_CLEANER_API_KEY`	AI 功能需填写	MiniMax 或 DeepSeek API Key
`DATA_CLEANER_TIER`	推荐填写	订阅版本（free/basic/std/pro），默认 free
`DATA_CLEANER_STATE_FILE`	可选	月度用量记录文件路径

Dependencies

pandas>=1.5
openpyxl>=3.0
xlrd>=2.0
fuzzywuzzy>=0.18
python-Levenshtein>=0.12

安装：pip install pandas openpyxl xlrd fuzzywuzzy python-Levenshtein

Error Handling

异常	说明	用户提示
`TierLimitExceeded`	超出月度额度或数据源数限制	提示升级版本
`FeatureNotAvailable`	当前版本不支持该功能	提示解锁方式
`MergeError`	合并失败（键不匹配等）	提示检查关联键
`ExportError`	导出失败（APIKey等）	提示配置方式

Notes

所有 DataFrame 操作使用 dtype=str + keep_default_na=False，避免意外类型转换
日期解析支持：YYYY-MM-DD、YYYY/MM/DD、YYYY年MM月DD日、YYYYMMDD、Unix时间戳
手机号格式统一：自动识别 11 位中国手机号并格式化为 1xx-xxxx-xxxx
模糊去重阈值默认 88%（FuzzyWuzzy ratio），可在 run_merge_pipeline 中通过 fuzzy_threshold 参数调整
月度用量在 /tmp/data_cleaner_state.json 中持久化，重启后保留
飞书 Bitable 输出每批最多 500 条，超出自动分批写入

Skill Author

技能开发者 · YK Global