数据处理

适用人群

适合：要清洗表格、补齐字段或整理结构化数据的人、要把 CSV、数据库结果或报表先处理成可分析版本的人、要批量做数据整理、统计或结果汇总的运营和分析人员。

技能介绍

这个技能主要用于表格、数据文件和结构化信息处理，适合把零散数据先整理成更可用的结果。

业务背景和落地案例

当团队需要数据处理时，可以先用数据处理完成第一轮处理。常见做法是把相关文件、网址、素材或配置交给它，先产出初版结果，再由人工确认和继续推进。

能做什么

• 处理表格、数据文件或结构化记录。
• 整理字段、清洗数据或生成结果表。
• 把数据结果输出成更适合继续分析的形式。

安装方法

方式 1：对 OpenClaw 说（不用写代码）

适合：OpenClaw、Codex、Kimiclaw、Windsurf、Trae、华为 CodeArts。

直接对 OpenClaw 说：

帮我安装一个叫 数据处理 的 Skill。
如果安装时需要精确名字，就用 civitai-postgres-query。
装好以后，先用它帮我处理一遍当前任务。

如果需要手动安装，可以用这条命令：

clawhub install civitai-postgres-query

方式 2：导入 MD 安装

适合：腾讯Workbuddy、百度Duclaw、字节Arkclaw、智谱Autoclaw、科大讯飞Astronclaw。

1. 找到这条 Skill 自带的 Markdown 文件，通常就是它的 SKILL.md 或同名 .md 文件。
2. 把这个 Markdown 文件导入到你的产品里。
3. 导入完成后，直接对 AI 说：

用刚刚导入的数据处理，先帮我处理当前任务。

备注：这一种本质上是导入一个 Markdown 文件，给知道安装包里有 .md 文件的人即可。

方式 3：代码安装

适合：Claude Code、Cursor、通义灵码、文心快码。

最短可用命令：

node .claude/skills/postgres-query/query.mjs -f my-query.sql

如果要继续执行，可以再用：

node .claude/skills/postgres-query/query.mjs --json "SELECT ... (approach 1)" > /tmp/q1.json
node .claude/skills/postgres-query/query.mjs --json "SELECT ... (approach 2)" > /tmp/q2.json

使用步骤

1. 先选上面 3 种方式里，自己最容易完成的一种。
2. 安装完成后，直接对 OpenClaw 说：“用数据处理帮我处理当前任务。” 先让它自己跑一遍就可以。
3. 如果你已经有明确文件、网址、目录或数据，再把它补给 OpenClaw，让它只处理这一部分。
4. 先看第一轮结果，再决定要不要追加条件、缩小范围或继续执行下一步。
5. 如果这条 Skill 确实好用，就把它保留在常用列表，后面重复任务直接复用。

你需要准备什么

• 与你当前任务相关的文件、网址、目录或数据。
• 要处理的表格、CSV、数据库结果或数据文件。
• 你想完成的统计、清洗或整理目标。
• 如果有字段规则，也可以提前说明。
• 如果这条 Skill 依赖外部服务，还要准备对应账号权限或可用凭证。

你会看到什么结果

• 整理后的表格或数据结果。
• 更适合继续分析的结构化内容。
• 可继续复用的数据处理结果。

风险提示

• 涉及 API Key、Token 或其他凭证时，先确认保存方式和权限边界。
• 如果会修改外部系统、本地文件或线上环境，建议先在测试环境跑最小流程。
• 涉及链上交易、资金动作或钱包权限时，先核对账户、网络和成本。

来源信息

• 公开页面地址: https://agentskillsrepo.com/skill/civitai/civitai-postgres-query
• SKILL.md 下载地址: https://agentskillsrepo.com/skill/civitai/civitai-postgres-query/download