Install
openclaw skills install @thcjp/mongodbopenclaw skills install @thcjp/mongodb核心功能: 本技能提供化工作流与智能决策辅助等能力。
| 能力 | 免费版 | 付费版 |
|---|---|---|
| 基础功能 | 支持 | 支持 |
| 高清分辨率与无损输出 | 不支持 | 支持 |
| 批量生成与风格预设 | 不支持 | 支持 |
| 自定义模型微调 | 不支持 | 支持 |
| 商用版权授权 | 不支持 | 支持 |
| 多版本对比与A/B优选 | 不支持 | 支持 |
详细的输入输出格式请参考下方章节说明。
| 场景 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 信息查询 | 查询条件与关键词 | 查询结果与匹配记录 |
| 配置管理 | 配置项与目标值 | 配置生效状态与差异 |
| 设计schema | 目标数据与配置参数 | 处理结果与执行状态 |
不适用于:需要人工判断的复杂决策场景
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| content | string | 否 | mongodb处理的内容输入 |
| mode | string | 否 | 处理模式, 可选: json/text/markdown, |
| max_retries | integer | 否 | 单步最大重试次数, 默认: 2 |
| skip_steps | array | 否 | 跳过的步骤编号(用于断点续传), 默认: [] |
{
"success": true,
"data": {
"final_result": {
"mongodb_result": "mongodb_result_value",
"mongodb_metadata": "mongodb_metadata_value",
"mongodb_status": "mongodb_status_value"
},
"execution_log": [
{
"step": 1,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 1200,
"output_summary": "按流程执行"
},
{
"step": 2,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 3500,
"output_summary": "按流程执行"
},
{
"step": 3,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 2100,
"output_summary": "按流程执行"
},
{
"step": 4,
"name": "按流程执行",
"status": "completed",
"duration_ms": 800,
"output_summary": "按流程执行"
}
],
"total_duration_ms": 7600,
"gates_passed": 3,
"gates_total": 3
},
"error": null
}
中间产物模板参考: assets/mongodb_template
| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 |
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|---|---|---|---|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |
API Key配置方式:
export API_KEY="${API_KEY:?请设置环境变量}"
配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统.
| 错误场景(续) | 原因 | 处理方式 |
|---|---|---|
| LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | 请求重试;确认Agent平台LLM服务正常 |
| 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求,参考示例章节 |
| 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述,补充必要的上下文信息 |
| 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求;检查命令权限设置 |
A: 优化MongoDB查询性能可以通过使用索引、合理设计schema、避免使用高成本操作如$regex等来实现。
A: 处理大量数据时,可以考虑分片(sharding)来分散数据负载,使用聚合(aggregation)来处理复杂的数据操作,以及定期清理和压缩数据。
A: 复制集用于数据冗余和故障转移,而分片集群用于水平扩展存储和处理能力。复制集可以看作是分片集群的子集。
A: 实现强一致性可以通过使用MongoDB的副本集特性,并确保所有的写操作都通过主节点来完成。
A: MongoDB的事务通过多文档事务来实现,支持对多个文档的原子操作,确保数据的一致性和完整性。
| 错误现象 | 可能原因 | 诊断步骤 | 解决方案 |
|---|---|---|---|
| 查询响应缓慢 | 缺乏索引 | 检查索引使用情况,添加或优化索引 | 添加或优化索引,重建索引 |
| 数据复制失败 | 网络问题 | 检查网络连接 | 修复网络连接,重试复制 |
| 分片集群不稳定 | 负载不均 | 检查分片键和片分配 | 调整分片键,重新分配片 |
| 数据损坏 | 写操作错误 | 检查写入日志 | 回滚损坏数据,修复写入操作 |
| 磁盘空间不足 | 数据增长过快 | 检查磁盘空间使用情况 | 清理数据,增加磁盘空间 |
| 风险项 | 等级 | 防护措施 | 验证方法 |
|---|---|---|---|
| 未授权访问 | 高 | 实施严格的身份验证和授权策略 | 定期审计访问日志 |
| 数据泄露 | 高 | 加密敏感数据 | 定期进行安全审计 |
| 数据损坏 | 中 | 定期备份数据 | 定期检查备份的有效性 |
| 网络攻击 | 高 | 使用防火墙和入侵检测系统 | 定期检查网络安全设置 |
| 恶意软件 | 中 | 使用防病毒软件 | 定期进行系统扫描 |
| 场景 | 效率提升量化分析 | 差异化对比 |
|---|---|---|
| 数据查询 | 通过索引优化查询速度,提升10倍以上 | 相比传统关系型数据库,MongoDB的查询速度更快 |
| 数据存储 | 分片集群实现数据水平扩展,存储容量提升50% | 相比单机数据库,MongoDB在存储容量上有显著优势 |
| 数据处理 | 聚合框架简化数据处理流程,效率提升30% | 相比手动编写数据处理脚本,MongoDB的聚合框架更高效 |
| 系统稳定性 | 复制集提供数据冗余和故障转移,系统稳定性提升20% | 相比单点数据库,MongoDB的复制集更稳定 |
| 可扩展性 | 水平扩展能力,系统可扩展性提升40% | 相比垂直扩展,MongoDB的水平扩展能力更强 |
| 操作场景 | 手动耗时 | 自动化耗时 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 文件解析与提取 | 5-10分钟/个 | <5秒/个 | 60-120x |
| 批量文件处理(100个) | 8-16小时 | <5分钟 | 96-192x |
| API调用与响应解析 | 2-3分钟/次 | <1秒/次 | 120-180x |
| 多接口数据聚合 | 15-30分钟 | <10秒 | 90-180x |
| 命令执行与结果收集 | 3-5分钟/次 | <2秒/次 | 90-150x |
| 重复任务批量执行 | 因任务而异 | 线性缩减 | 5-50x |
| 错误排查与修复 | 10-30分钟 | <30秒 | 20-60x |
| 对比维度 | 设计 | 传统手动方式 | 通用脚本工具 |
|---|---|---|---|
| 自动化程度 | 全流程自动 | 完全手动 | 部分自动 |
| 错误处理 | 内置错误恢复 | 依赖人工经验 | 基本try-catch |
| 可复用性 | 参数化配置 | 一次性脚本 | 模板化 |
| 安全合规 | 内置安全检查 | 无安全保障 | 无安全保障 |
| 适用场景 | 设计schema/写查询/配置MongoDB,兼顾一致性与性能。Design s | 通用场景 | 通用场景 |