Python Data Analysis

核心能力

• 数据清洗和预处理
• 统计分析支持
• 数据可视化建议
• 常见分析模式指导

适用场景

• 不适用: 需要人工判断的复杂决策场景

• 业务数据分析
• 科研数据处理
• 报表生成辅助
• 数据探索性分析

使用流程

1. 描述你的数据结构
2. 说明分析目标
3. 获取代码和分析建议

结果处理: 执行完成后,查看输出结果确认操作状态。成功时输出包含处理摘要和结果数据;失败时根据错误信息排查问题,参考错误处理章节获取恢复步骤。

输入格式

| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |--------|------|------|------|

输出格式

{
  "success": true,
  "data": {
    result: "相关说明",
    result: "相关说明"
  },
  "error": null
}

异常处理

• 边界输入处理: 空输入返回提示信息, 超长输入自动截断
• 降级策略: 异常时返回默认值, 确保流程不中断

| 错误场景 | 原因 | 处理方式 | |---------|------|---------| | 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 | | 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 | | 网络错误 | 连接超时或不可达 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令，参考国内替代方案 |

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux

依赖说明

| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 | |:-------|:-----|:---------|:---------| | LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |

API Key 配置

可用性分类

• 分类: MD+EXEC()
• 说明: 基于Markdown的AI Skill,

API Key配置方式:

export API_KEY="your_api_key_here"

配置后需重启会话或开启新终端生效。API Key应妥善保管,避免泄露到版本控制系统。

案例展示

"帮我分析这份销售数据，找出季节性趋势"

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错误处理

| 错误场景 | 原因 | 处理方式 | |---------|------|---------| | LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接，执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令请求；确认Agent平台LLM服务正常 | | 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 | | 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 | | 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 |

已知限制

• 需要API Key，无Key环境无法使用

常见问题

Q: 如何处理异常输入? A: 系统会自动检测并返回错误提示, 同时提供修复建议。

Q: 支持哪些输入格式? A: 支持标准文本、JSON、CSV等常见格式。