Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
研究检索需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

2026-3-22dataset2026 3 22 数据集

Agent Skill

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

总安装

3,757

周安装

152

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,180
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:2026-3-22dataset(2026 3 22 数据集)
来源仓库:https://github.com/redredrrred/2026-3-22dataset
安装命令:
openclaw skills install 2026-3-22dataset
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install 2026-3-22dataset

简介

用于 RAGFlow 数据集的全生命周期管理。

  • 支持创建、上传、解析文档及更新数据集参数。
  • 适合数据清洗、字段整理和批量处理任务。
  • 需确认文件读写权限和数据集命名规范。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 涉及敏感数据时应先脱敏再操作。2026-3-22dataset 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
ragflow-dataset-ingest
description
Use for RAGFlow dataset tasks: create, list, inspect, update, or delete datasets; upload, list, update, or delete documents; start or stop parsing; check parse status; retrieve chunks with search.py; and list configured models.
metadata
openclaw
requires
env
bins
primaryEnv
RAGFLOW_API_KEY

RAGFlow Dataset And Retrieval

Use only the bundled scripts in scripts/. Prefer --json so returned fields can be relayed exactly. Follow reference.md for all user-facing output.

Use This Skill When

  • the user wants to create, list, inspect, update, or delete RAGFlow datasets
  • the user wants to upload, list, update, or delete documents in a dataset
  • the user wants to start parsing, stop parsing, or check parse progress
  • the user wants to retrieve chunks from one or more datasets
  • the user wants to list configured RAGFlow models

Core Workflow

  1. Resolve the target dataset or document IDs first.
  2. Run the matching script from scripts/.
  3. Use --json unless a script only needs a simple text response.
  4. Return API fields exactly; do not guess missing details.

Common commands:

python3 scripts/datasets.py list --json
python3 scripts/datasets.py info DATASET_ID --json
python3 scripts/datasets.py create "Example Dataset" --description "Quarterly reports" --json
python3 scripts/update_dataset.py DATASET_ID --name "Updated Dataset" --json
python3 scripts/upload.py DATASET_ID /path/to/file.pdf --json
python3 scripts/upload.py list DATASET_ID --json
python3 scripts/update_document.py DATASET_ID DOC_ID --name "Updated Document" --json
python3 scripts/parse.py DATASET_ID DOC_ID1 [DOC_ID2 ...] --json
python3 scripts/stop_parse_documents.py DATASET_ID DOC_ID1 [DOC_ID2 ...] --json
python3 scripts/parse_status.py DATASET_ID --json
python3 scripts/search.py "query" --json
python3 scripts/search.py "query" DATASET_ID --json
python3 scripts/search.py --dataset-ids DATASET_ID1,DATASET_ID2 --doc-ids DOC_ID1,DOC_ID2 "query" --json
python3 scripts/search.py --retrieval-test --kb-id DATASET_ID "query" --json
python3 scripts/list_models.py --json

Guardrails

  • For any delete action, list the exact items first and require explicit user confirmation before executing.
  • Delete only by explicit dataset IDs or document IDs. If the user gives names or fuzzy descriptions, resolve IDs first.
  • Upload does not start parsing. Start parsing only when the user asks for it.
  • parse.py returns immediately after the start request; use parse_status.py for progress.
  • For progress requests, use parse_status.py on the most specific scope available:

- dataset specified: inspect that dataset - document IDs specified: pass --doc-ids - no dataset specified: list datasets first, then aggregate status across datasets

  • If a parse status result includes progress_msg, surface it directly. For FAIL, treat it as the primary error detail.
  • Use --retrieval-test only for single-dataset debugging or when the user explicitly asks for that endpoint.

Output Rules

  • Follow reference.md.
  • Use tables for 3+ items when possible.
  • Preserve api_error, error, message, and related fields exactly as returned.
  • Never fabricate progress percentages or inferred causes.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

90.48%
按下载量换算1,068

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills