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xiaozhua-data-completeness-check小抓数据完整性检查

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

3,255

周安装

137

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,140
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:xiaozhua-data-completeness-check(小抓数据完整性检查)
来源仓库:https://github.com/mirowangl-ops/xiaozhua-data-completeness-check
安装命令:
openclaw skills install xiaozhua-data-completeness-check
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 xiaozhua-data-completeness-check

简介

数据完整性判断机制。通过前晚基准值 vs 早上值对比,判断 Power BI 数据是否回灌完毕。适用于任何有延迟回灌的数据源。避免发送不完整数据。

SKILL.md

name
data-completeness-check
description
数据完整性判断机制。通过前晚基准值 vs 早上值对比,判断 Power BI 数据是否回灌完毕。适用于任何有延迟回灌的数据源。避免发送不完整数据。

数据完整性判断

方法:双时间点对比

步骤

  1. 前一天晚上 23:30 — 抓取关键指标基准值(如 Paid Subs)
  2. 第二天早上 9:00 — 再抓一次同一指标
  3. 对比判断:

- 两次值不同 → 数据有更新,可能完整 - 两次值相同 → 数据没跑完,继续等 - 达到经验参考值 → 大概率完整

经验参考值(O+ 业务)

  • Paid Subs 工作日 ~14,000
  • Paid Subs 周末/节假日 ~10,000
  • Revenue 工作日 ~$20,000-25,000

决策规则

  • 达标 + 与昨晚不同 → ✅ 数据完整,直接发简报
  • 达标但与昨晚相同 → ⚠️ 可能没跑完,等 30 分钟重试
  • 未达标 → ❌ 先发 Lei 确认,不直接发群

通用化

此方法适用于任何有 T+1 延迟的数据源:

  • 选一个敏感指标作为"哨兵"
  • 建立该指标的经验参考范围
  • 用双时间点对比判断是否回灌完毕

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

73.83%
按下载量换算842

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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

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