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gsdata-data-searchgsdata 数据搜索

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

14,688

周安装

648

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,704
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:gsdata-data-search(gsdata 数据搜索)
来源仓库:https://github.com/urhd528/gsdata-data-search
安装命令:
openclaw skills install gsdata-data-search
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 gsdata-data-search

简介

通过自然语言描述自动解析并调用GSData项目API,搜索多平台新闻数据,支持情感分析和相对时间范围,结果以Markdown格式返回。

SKILL.md

ES搜索技能

功能概述

ES搜索技能是一个自然语言处理工具,帮助用户通过自然语言描述搜索需求,自动解析并调用ES搜索API,获取符合条件的新闻数据。

主要功能

  1. 自然语言解析:支持通过自然语言描述搜索需求,自动识别关键词、平台、时间范围、情感属性等参数
  2. 配置持久化:支持将app_key和token保存到本地配置文件,无需每次输入
  3. 多平台搜索:支持微博、抖音、微信、知乎、小红书、今日头条、快手等主流平台
  4. 情感分析:支持搜索正面、负面、中性情感的新闻
  5. API调用:直接调用ES搜索API获取结构化数据
  6. Markdown格式输出:默认以Markdown格式显示搜索结果,包含搜索摘要、结果数量和详细表格
  7. 相对时间解析:支持"近一天"、"近期"、"近一周"等相对时间短语,结束时间设置为当前时间减10分钟
  8. 双重认证:支持Token认证和HMAC-SHA256签名验证

安装方法

需要安装以下依赖库:

pip install requests

使用方法

1. 基础使用

方式一:直接输入搜索需求

python es_search.py "帮我获取关于小米汽车近7天的微博正面文章"

方式二:从文件读取输入

python es_search.py --file input.txt

2. 配置管理

保存配置

python es_search.py --save-config your_app_key

显示配置

python es_search.py --show-config

清除配置

python es_search.py --clear-config

3. 参数解析模式(可选)

如果您只需要解析参数而不调用API,可以使用 --no-call-api 选项:

python es_search.py --no-call-api "帮我获取关于小米汽车的最新正面新闻"

4. API调用模式(默认)

如果您需要直接调用API并返回Markdown格式的结果,可以直接使用命令而不需要额外选项:

python es_search.py "帮我获取关于新能源汽车近一周的负面新闻"

搜索语法示例

基础搜索

"帮我获取关于小米汽车的最新新闻"

指定平台

"帮我获取关于比亚迪的微博或抖音新闻"

指定情感属性

"帮我获取5篇关于特斯拉的负面新闻"

指定时间范围

"帮我获取2026-03-10到2026-03-12关于华为的新闻"

相对时间搜索

"帮我获取关于人工智能近一天的新闻"
"帮我获取10篇关于新能源汽车近期的新闻"
"帮我获取8篇关于比亚迪近一周的新闻"
"帮我获取3篇关于华为近一个月的新闻"

完整示例

"帮我获取8篇关于小米手机 微博或者小红书的 2026-03-10到2026-03-12的正面新闻"

相对时间支持

工具支持以下相对时间短语:

时间短语对应时间范围
近一天、最近一天、过去一天过去24小时
近3天、最近3天、过去3天、近三天、最近三天、过去三天过去3天
近一周、最近一周、过去一周、近7天、最近7天过去7天
近两周、最近两周、过去两周、近14天、最近14天过去14天
近一个月、最近一个月、过去一个月、近30天、最近30天过去30天
近三个月、最近三个月、过去三个月、近90天、最近90天过去90天
近期、最近、最新过去7天(默认)

API参数说明

请求参数

参数名称描述必填
keywords_include关键词
media_name账号名称
platform_name平台名称
posttime_start发布开始时间
posttime_end发布结束时间
news_emotion情感属性
match_type匹配类型
media_id媒体账号ID
keywords_exclude排除关键词

返回字段

字段名称描述
platform_name平台名称
media_name账号名称
news_url新闻链接
news_title新闻标题
news_posttime发布时间
news_author作者
news_emotion情感属性
news_uuid新闻唯一标识
media_id媒体账号ID
platform平台标识

配置文件

配置文件config.json存储在技能目录下,格式如下:

{
  "app_key": "your_app_key"
}

注意事项

  1. 首次使用需要输入app_key和token,可以通过--save-config选项保存配置
  2. 配置文件以明文形式存储在本地,请注意安全
  3. 搜索结果数量由API返回,工具会进行适当格式化
  4. 时间格式支持YYYY-MM-DD或YYYY-MM-DD HH:MM:SS
  5. 相对时间搜索的结束时间设置为当前时间减10分钟,避免搜索到未完全处理的最新数据

更新日志

v1.3.0(2026-03-03)

  • 优化网络请求配置,增加超时时间到60秒
  • 改进错误处理机制,提供更详细的错误信息和解决建议
  • 增强网络请求的容错处理,添加重试机制
  • 改进API响应处理,支持更详细的错误状态码解析
  • 优化搜索参数解析逻辑,增强对关键词和数量的提取能力
  • 改进配置管理系统,支持同时保存app_key和token
  • 添加默认返回结果数量配置(默认20条)
  • 增强对"最新"、"近期"等时间关键词的解析

v1.2.0(2026-03-03)

  • 移除API请求时的Authorization header
  • 简化配置文件,只保留app_key
  • 更新--save-config命令为接受一个参数
  • 更新错误提示信息

v1.1.0(2026-03-03)

  • 改进参数解析方式,不再使用正则表达式
  • 采用大模型的自然语言理解能力解析搜索参数
  • 优化了关键词、平台、情感属性的提取逻辑
  • 保持了所有原有功能,包括配置持久化和API调用

v1.0.0(2026-03-03)

  • 首次发布
  • 支持自然语言搜索
  • 支持配置持久化
  • 支持多平台搜索
  • 支持情感分析
  • 支持双重认证

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

73.49%
按下载量换算3,457

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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

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