📦 Data Cleaning Claw数据自动化清洗虾。处理脏数据、重复数据与广告噪音，输出高质量干净数据。 — Data Cleaning Claw 数据自动化清洗虾。处理脏数据、重复数据与广告噪音，输出高质量干净数据。
v1.0.0触发场景：用户提到“清洗数据”“去重”“数据清理”“脏数据”“数据标准化”“格式统一”“去噪”“数据预处理”“数据质量”“缺失值处理”，或上传 CSV/Excel/JSON 文件并要求清洗处理时。支持：Excel/CSV...
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最后更新
2026/4/21
安全扫描
OpenClaw
安全
high confidence该技能的代码、说明和需求在本地数据清理工具中保持一致，且未发现意外的网络访问或与功能无关的凭据请求。
评估建议
该技能如描述所言：通过打包的 Python 脚本在本地清洗数据。使用前请：(1) 备份原始数据；(2) 避免上传高度敏感或受监管的 PII（完整身份证号、原始银行卡号、健康记录），除非你检查并信任运行环境；(3) 在受控环境中运行脚本，手动安装所列 Python 包，而非自动装到共享系统解释器；(4) 将输出路径设在工作区内，防止意外覆盖系统文件；(5) 如有顾虑，自行审阅附带的脚本（脚本很短，仅执行本地文件 I/O 与转换）。若需代理在敏感文件上自主操作，请考虑额外保护措施或人工审批。...详细分析 ▾
✓ 用途与能力
名称/描述（数据清洗：去重、补全缺失值、标准化、去除 HTML、校验）与附带的脚本（scripts/data_clean.py）及参考文档一致。无需无关二进制文件、环境变量或外部服务。
ℹ 指令范围
运行时指令要求代理在用户提供的文件上运行所包含的 Python 脚本，并保存输出及一个 .report.json；该脚本读写本地文件，仅执行数据清洗操作。重要隐私提示：该技能设计用于处理个人数据（电话、身份证、邮箱、银行卡）并应用脱敏规则，但仍会读写原始数据及报告文件——用户应避免在未审查的情况下上传高度敏感或受监管数据。指令或代码中未引用任何网络外泄或外部端点。
✓ 安装机制
未提供安装规范（仅有说明文档和本地脚本文件）。SKILL.md 和脚本列出了 pip 依赖（pandas、numpy、openpyxl、beautifulsoup4）；通过 pip 安装这些依赖是常规做法，但会修改 Python 环境。
✓ 凭证需求
该 skill 不请求任何环境变量、凭据或配置路径。代码仅访问运行时（用户提供）的输入/输出文件路径及本地文件系统。不请求凭据的程度与其声明的用途成正比。
✓ 持久化与权限
始终为 false，且该 skill 不会请求提升或永久的 agent/system 权限。它不修改其他 skill 或系统级配置。被调用时以本地脚本方式运行。
安全有层次，运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv1.0.02026/4/21
首次发布
● 无害
安装命令
点击复制官方npx clawhub@latest install data-cleaning-claw
镜像加速npx clawhub@latest install data-cleaning-claw --registry https://cn.longxiaskill.com