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数据处理脚本生成器
作者
yangxiao971208-star
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· v1.0.0
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install data-processing-script-generator
功能描述
自动化生成数据处理脚本。根据用户提供的 Excel 模板 + ERP 导出数据,生成 Python 脚本自动处理数据并生成报表。 当用户说"帮我生成数据处理脚本"、"做一个自动处理数据的脚本"、"根据模板生成脚本"时使用此 skill。 也适用于用户已有 Excel 底板和导出数据,想要自动化处理流程的场景。
使用说明 (SKILL.md)
自动化数据处理脚本生成
目标
根据用户提供的 Excel 模板 + ERP 导出数据,自动生成可运行的数据处理脚本。
核心流程
第一步:获取素材(让用户提供)
必须向用户确认并获取:
- Excel 模板文件(底板) — 包含格式、透视表、公式等
- ERP 导出数据的样本 — CSV 或 Excel,需要知道是哪个 sheet
先读取文件,分析结构(sheet、列名、数据格式),才能继续后续步骤
第二步:确认处理逻辑(反复确认)
| 确认项 | 说明 |
|---|---|
| 数据来源 | ERP 导出是什么格式?CSV 还是 Excel?是哪个 sheet? |
| 清洗规则 | 哪些行需要过滤?(如:空代码、零库存) |
| 计算字段 | 需要计算什么派生字段?(如:周转天数、周转判断) |
| 追加还是覆盖 | 每天生成新文件,还是追加到同一个文件? |
| 特殊逻辑 | 有没有其他特殊处理逻辑? |
第三步:确认映射关系
| 确认项 | 说明 |
|---|---|
| 基准表 | 模板中哪个 sheet 是「基准」?包含什么映射?(产品代码 → 品类/供应商) |
| 字段对应 | 导出数据的各列对应模板的哪些列? |
第四步:确认文件路径(反复确认)
| 确认项 | 说明 |
|---|---|
| 导出文件夹路径 | ERP 导出文件放在哪里? |
| 模板文件路径 | 底板/基准表在哪里? |
| 输出文件夹路径 | 生成的报表输出到哪里? |
⚠️ 路径必须固定,如果后续调整,需要修改脚本中的路径变量
第五步:确认文件命名规范
| 确认项 | 说明 |
|---|---|
| 导出文件命名 | 每天导出的文件名前缀是什么?如 商品库存导出-2026-04-02.csv |
| 模板文件命名 | 底板必须叫 XXX-底板.xlsx,累积文件叫 XXX-汇总.xlsx |
| 输出文件命名 | 每天生成的文件名叫什么?如 每日库存提醒-2026-04-02.xlsx |
第六步:确认编码
- CSV 文件是什么编码?(默认 gb18030)
第七步:提醒用户(必须告知)
⚠️ 透视表:必须在底板中设置「打开文件时自动刷新」
- 右键透视表 → 数据透视表选项 → 数据 → 勾选「打开文件时自动刷新」
⚠️ VLOOKUP:禁止使用,因为打开文件时不会自动刷新
- 必须在脚本里直接写入计算好的值,不能用 Excel 公式
第八步:生成脚本
根据确认的信息生成 Python 脚本,脚本需要包含:
- 路径变量统一放在文件开头,方便后续修改
- 自动查找当天导出的文件(根据日期匹配)
- 多编码尝试(gb18030 → gbk → utf-8)
- 加载基准映射表
- 数据清洗逻辑
- 计算派生字段
- 通过 zip/XML 写入 Excel,保留底板的格式、切片器、透视表
第九步:测试运行
- 脚本生成后,先跑一遍验证是否正常
- 如果报错,修复后再交付
第十步:交付说明
告诉用户:
- 脚本放在哪里
- 怎么运行(
python3 xxx.py) - 如果路径变了改哪里(脚本开头的路径变量)
- 文件夹结构和命名规范
脚本规范参考
# 路径统一放在文件开头,方便修改
EXPORT_DIR = "/Users/Zhuanz/xxx/每日导出数据"
TEMPLATE_PATH = "/Users/Zhuanz/xxx/每日报表/xxx-底板.xlsx"
OUTPUT_DIR = "/Users/Zhuanz/xxx/每日报表"
# 命名规范
# - 底板: XXX-底板.xlsx
# - 累积: XXX-汇总.xlsx
# - 导出: 导出XXX-YYYY-MM-DD.csv
# - 输出: XXX-YYYY-MM-DD.xlsx
关键原则
- 先获取素材,再确认逻辑
- 先确认逻辑,再确认路径
- 路径、命名必须反复确认
- 透视表和 VLOOKUP 的问题必须告知用户
- 生成的脚本路径要统一放在文件开头,方便后续修改
- 生成后必须测试运行,验证无误再交付
安全使用建议
This skill is instruction-only and appears coherent, but before using it: (1) only supply the actual Excel/ERP sample files needed — review them for sensitive information or PII before sending; (2) review any generated Python code before running it (look for hardcoded paths, destructive file operations, or network calls); (3) run generated scripts in a safe environment (virtualenv or sandbox) and verify outputs on non-production data; (4) if you later want the script to run automatically against shared/network locations, consider what credentials or network access will be needed and manage them securely.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (generate data-processing scripts from Excel+ERP exports) matches the SKILL.md: it requests sample files, mapping rules, paths and then generates Python scripts. No unrelated credentials, binaries, or installs are requested.
Instruction Scope
Instructions explicitly operate on files the user must provide (Excel templates, ERP export samples) and on user-confirmed filesystem paths; they do not instruct reading unrelated system files, environment variables, or exfiltrating data. Example hardcoded paths are present in the doc as examples — the skill asks the user to confirm/change them.
Install Mechanism
No install spec and no code files — instruction-only. This is lowest-risk for installation because nothing is downloaded or written by an installer.
Credentials
No environment variables, credentials, or config paths are required. The only requested inputs are user-supplied files and path conventions, which match the described functionality.
Persistence & Privilege
always is false and the skill is user-invocable; it does not request persistent or elevated agent-wide privileges. Autonomous invocation is allowed by platform default but not combined with other red flags.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install data-processing-script-generator - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/data-processing-script-generator触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
data-processing-script-generator v1.0.0
- Initial release.
- Generates Python data processing scripts based on user-provided Excel templates and ERP export data.
- Guides users step-by-step to confirm input files, processing logic, mapping relations, file paths, and naming conventions.
- Instructs on encoding handling and key Excel features (e.g., pivot table auto-refresh, avoiding VLOOKUP).
- Ensures generated scripts have modifiable path variables and are tested before delivery.
- Provides clear user instructions for script usage and maintenance.
元数据
常见问题
数据处理脚本生成器 是什么?
自动化生成数据处理脚本。根据用户提供的 Excel 模板 + ERP 导出数据,生成 Python 脚本自动处理数据并生成报表。 当用户说"帮我生成数据处理脚本"、"做一个自动处理数据的脚本"、"根据模板生成脚本"时使用此 skill。 也适用于用户已有 Excel 底板和导出数据,想要自动化处理流程的场景。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 108 次。
如何安装 数据处理脚本生成器?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install data-processing-script-generator」即可一键安装,无需额外配置。
数据处理脚本生成器 是免费的吗?
是的,数据处理脚本生成器 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
数据处理脚本生成器 支持哪些平台?
数据处理脚本生成器 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 数据处理脚本生成器?
由 yangxiao971208-star(@yangxiao971208-star)开发并维护,当前版本 v1.0.0。
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