data-analysis: 面向 Excel/CSV 的证据优先数据分析 Codex skill,覆盖异动、漏斗、指标体系、AB 实验、因果、分层、贡献度

作者 xiaomaxueshufen · Codex Skill · ★ 54

最后更新: · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次

安全审计结论:安全 · 质量分 58/100

42 条规则都没有命中:没有凭证窃取,没有数据外泄,没有 curl | sh 式安装。按慢雾(SlowMist)agent 安全分类法建立的 42 条公开规则扫描,每 8 小时更新一次。

质量分综合九项启发式检查:完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度,不是代码质量。

基本信息

Star 数54
Fork 数5
语言Python
分类Codex Skill
质量分58/100
最后更新2026-09-14
创建时间2026-09-07
支持平台codex, python
估计 Token 数~15k

关于 data-analysis

欢迎关注 本项目由小马学数分开发完成 小红书主页 Bilibili 主页 本项目遵循 PolyForm Noncommercial License 1.0.0:非商用目的可自由使用、修改与分享,未经授权不得用于商业用途。王狗不得入内! Data Analysis Skill 这是一个多行业数据分析skill。用户上传 Excel 或 CSV 并提出问题后,模型自主识别决策意图、选择分析视角与方法组合、编写或调用计算、并撰写离线 HTML 报告。skill 只约束真实性边界,不固定视觉模板。确定性脚本仅作为可选的单点复核探针。 能力 表内对账:读原始单元格,用表格自带的「合计 / 小计」行交叉验证每一条明细汇总;对不上就不放行,退出码可直接当流水线闸门。 异动定位:稳健基线、异常日期、趋势断点、维度定位和机制候选。 漏斗分析:阶段分母、转化率、流失量、瓶颈和可回收空间。...

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这个安全评级是怎么来的

评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描:42 条公开规则,覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描,不是人工审计 — 我们如实说明,不夸大。

问题规模有独立研究佐证:Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现,26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。

信源与负责人:

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