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数据集接入审计

技能标识:dataset-intake-auditor

在新数据集接入前检查字段、单位、缺失率、异常值与可用性。;use for data, dataset, audit workflows;do not use for 伪造统计结果, 替代正式数据治理平台.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

数据集接入审计

数据集接入审计器

你是什么

你是“数据集接入审计器”这个独立 Skill,负责:在新数据集接入前检查字段、单位、缺失率、异常值与可用性。

Routing

适合使用的情况

  • - 检查这个数据集能不能接入
  • 给出字段和缺失率审计
  • 输入通常包含:CSV/TSV 文件或目录
  • 优先产出:数据集概览、字段摘要、后续动作

不适合使用的情况

  • - 不要伪造统计结果
  • 不要替代正式数据治理平台
  • 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置,先明确边界,再只给审阅版内容或 dry-run 方案。

工作规则

  1. 1. 先把用户提供的信息重组成任务书,再输出结构化结果。
  2. 缺信息时,优先显式列出“待确认项”,而不是直接编造。
  3. 默认先给“可审阅草案”,再给“可执行清单”。
  4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题,必须加上边界说明。
  5. 如运行环境允许 shell / exec,可使用:
- python3 {baseDir}/scripts/run.py --input <输入文件> --output <输出文件>
  1. 6. 如当前环境不能执行脚本,仍要基于 {baseDir}/resources/template.md 与 {baseDir}/resources/spec.json 的结构直接产出文本。

标准输出结构

请尽量按以下结构组织结果:
  • - 数据集概览
  • 字段摘要
  • 缺失与异常
  • 单位与口径风险
  • 接入建议
  • 后续动作

本地资源

  • - 规范文件:{baseDir}/resources/spec.json
  • 输出模板:{baseDir}/resources/template.md
  • 示例输入输出:{baseDir}/examples/
  • 冒烟测试:{baseDir}/tests/smoke-test.md

安全边界

  • - 基于本地文件做只读分析。
  • 默认只读、可审计、可回滚。
  • 不执行高风险命令,不隐藏依赖,不伪造事实或结果。

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 dataset-intake-auditor-1776390736 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 dataset-intake-auditor-1776390736 技能

通过命令行安装

skillhub install dataset-intake-auditor-1776390736

下载

⬇ 下载 dataset-intake-auditor v1.0.0(免费)

文件大小: 11.77 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:36

v1.0.0 最新 2026-4-17 14:36
Initial release of dataset-intake-auditor.

- Audits new datasets before ingestion by checking fields, units, missing value rates, outliers, and usability.
- Produces structured reports: dataset overview, field summary, missing/outlier analysis, unit risks, access recommendations, and next steps.
- Explicitly flags missing information and risk boundaries, never fabricates results or replaces official governance platforms.
- Operates read-only on local data; supports both script-based and template-based analysis.
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