前言¶

数据分析类 Skill 的常见问题不是”跑不通”，而是”口径不对”：拿到一份 CSV 或 Excel，列名不统一、日期格式混乱、缺失值混在里面，算出来的指标和业务方对不上；再往下，图表选型靠猜，报告结论和数字对不上。

数据虾11 把这条链路按固定步骤拆开：先清洗，再定义指标，然后给图表建议，最后产出洞察报告。下面介绍这个 Skill 的定位、能力和使用方式。

这是什么¶

数据虾11（坐标 @user_d93c4aed/sc-data-insight-report）是一个社区来源的数据分析 Skill，发布者 user_d93c4aed，版本 1.0.0，分类 data-analysis。它定位为”数据洞察高手：看懂关键信息，自动做报表”，配套 OpenClaw 课程第 11 节使用。

Skill 采用通用 SKILL.md 格式，标签显示 requires_api_key=false，即不需要额外 API Key。

核心功能¶

按官方简介，能力分四步：

1、CSV/XLSX 清洗：处理列名、字段类型、日期格式和缺失值，把原始表格变成可计算的输入。
2、指标定义：把业务口径落成明确的指标定义，避免同一个名称对应不同算法。
3、图表建议：根据数据形态和指标关系给出图表选型建议。
4、洞察报告：把指标结果和图表建议汇总成洞察报告。

触发词：数据分析、报表、CSV、Excel、可视化、KPI、洞察。

安装与启用¶

该 Skill 通过 SkillHub 索引分发，官方页面：

https://www.skillhub.cn/skills/user_d93c4aed/sc-data-insight-report

在支持 SkillHub 索引的环境里按坐标添加：

@user_d93c4aed/sc-data-insight-report

版本 1.0.0，来源 community，分类 data-analysis。抓取资料中没有给出 Cursor / Codex CLI / Claude Code 各自的安装命令，具体命令以 SkillHub 页面为准，此处不臆测。

典型用法¶

该 Skill 不带内置数据集，输入由使用者提供。典型流程是：

1、把待分析的 CSV 或 XLSX 文件提供给 Skill，或指明文件路径。
2、用触发词说明任务，例如”分析这份 CSV 并出报表”、”做 KPI 可视化”。
3、先确认指标定义，再让 Skill 给图表建议，避免口径先跑偏。
4、检查洞察报告里的数字与图表是否一致。

适用场景与注意¶

适合：需要快速从表格数据产出报表和洞察，且愿意自己定义指标口径的场景；OpenClaw 课程第 11 节的数据练习。

注意三点：

• 指标口径由使用者给出，Skill 负责把口径落成定义，业务含义是否正确需要使用者确认。
• 图表建议只是建议，最终选型仍要看数据分布和汇报对象。
• 清洗规则（日期格式、缺失值处理）建议先在小样本上跑一遍，确认没有误删再全量处理。

结尾¶

数据虾11 的价值在于把”清洗 → 指标 → 图表 → 报告”拆成可核查的四步，而不是一次性吐出结果。官方地址：https://www.skillhub.cn/skills/user_d93c4aed/sc-data-insight-report