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document-generation
38從結構化內容產生 Office 文件
團隊經常需要從結構化內容產生可重複製作的 Word、PowerPoint、Excel 和 PDF 檔案。此技能為 Claude、Codex 和 Claude Code 工作流程提供 Python 文件產生器。
辦公與報告 查看
技能 data-analysis
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data-analysis
v1.0.0 內容修訂 r1 高風險 ⚙️ 外部命令🔑 環境變數
分析資料並建立圖表
團隊經常需要從結構化資料快速產生分析腳本與一致的圖表。此技能會使用 pandas、NumPy、matplotlib 和 seaborn 產生 Python 工作流程，以便在沙箱中審查。
支援: Claude Codex Code(CC)
安裝前請停止並請求確認。
請審查安裝計畫，並在變更檔案前取得使用者明確同意。
使用我的智慧代理安裝
將此請求複製給你的智慧代理，其中包含權威 Skill 頁面和清單。
智能體請求
Review the Skillstore skill "data-analysis" from https://skillstore.io/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.你的智慧代理仍應顯示其計畫，並依安全政策請求必要確認。
Agent 可讀資源
當 AI Agent、爬蟲或腳本需要乾淨脈絡、而不是讀取完整頁面時，請使用這些連結。
測試它
正在使用「data-analysis」。 包含 region、date、revenue 和 product category 欄位的銷售表。
預期結果:
一個 Python 分析工作流程，依 region 和 category 將 revenue 分組、回報缺失值，並儲存一張套用樣式的比較圖表。
正在使用「data-analysis」。 包含 signup date、plan 和 monthly usage 欄位的客戶活動資料集。
預期結果:
一個以時間為基礎的分析計畫，包含每月彙總、plan 層級比較，以及用於 usage 趨勢的折線圖。
正在使用「data-analysis」。 包含評分欄位和自由格式標籤的問卷匯出資料。
預期結果:
一個清理與視覺化工作流程，用於摘要回應分布並建立易讀的熱圖。
安全審計
高風險v12 • 2026/7/9 開啟版本化報告
The backtick findings are false positives caused by Markdown inline code and code fence parsing, not shell execution. The skill does read OpenAI API configuration from environment and application settings, and it generates runnable Python code from user-provided context, so publication should require clear sandbox and credential handling guidance.
3
已掃描檔案
120
分析行數
11
複核項目
0
已忽略的誤報
已確認的安全問題 (1)
高
Model-Generated Python Intended for Execution
The skill generates complete runnable Python scripts from user-supplied data context and requirements, and the documentation says the code can be executed in a sandbox. This is useful, but unsafe execution outside a sandbox could run unintended code over local files or data.
The code explicitly asks an LLM to write a complete runnable Python script, extracts the returned code, and returns it. The documentation confirms this generated code is intended for sandbox execution.
能力複核項目 (11)
這些是真實的本機能力，對此技能而言可能是預期行為，因此需要複核，但不會按已確認的惡意行為計分。
高
Generic API/secret keys
api_key = role_config.get("api_key") or os.getenv("OPENAI_API_KEY")
The code obtains an API key from config or OPENAI_API_KEY. No hardcoded secret is present, but runtime secret access is real.
高
Generic API/secret keys
if not api_key:
The condition branches on whether an API key exists, confirming credential-dependent behavior. This is not a literal secret, but it is part of runtime secret handling.
高
Generic API/secret keys
api_key = settings.OPENAI_API_KEY
The code falls back to settings.OPENAI_API_KEY. This is direct application secret access and should be disclosed.
高
Generic API/secret keys
return AsyncOpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
The API key is passed into AsyncOpenAI along with a configurable base URL. This is expected usage, but it creates credential exposure risk if endpoint configuration is untrusted.
低
Python getenv function
api_key = role_config.get("api_key") or os.getenv("OPENAI_API_KEY")
The code reads OPENAI_API_KEY from the environment. This is intentional credential access and must be disclosed and protected.
低
Python getenv function
base_url = role_config.get("base_url") or os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
The code reads OPENAI_BASE_URL from the environment and uses it for the client endpoint. A configurable endpoint affects where API credentials are sent.
低
getenv function call
api_key = role_config.get("api_key") or os.getenv("OPENAI_API_KEY")
The getenv call directly accesses OPENAI_API_KEY. The behavior is legitimate for an OpenAI client but remains real environment secret access.
低
getenv function call
base_url = role_config.get("base_url") or os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
The getenv call reads OPENAI_BASE_URL and influences the destination for the API client. This is real environment configuration access.
低
Configuration library
role_config = self.config.get("researcher") or {} # Re-use researcher config
The code reads researcher configuration that may include credential and endpoint values. This is expected configuration access but relevant for marketplace risk disclosure.
低
Configuration library
api_key = role_config.get("api_key") or os.getenv("OPENAI_API_KEY")
The configuration value may provide api_key before falling back to the environment. This is real credential configuration access.
低
Configuration library
base_url = role_config.get("base_url") or os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
The configuration value may provide base_url for the OpenAI client. Endpoint configuration should be treated as security-sensitive when paired with an API key.
風險因素
⚙️ 外部命令 (9)
🔑 環境變數 (11)
scripts/code_generator.py:11 scripts/code_generator.py:12 scripts/code_generator.py:11 scripts/code_generator.py:12 scripts/code_generator.py:10 scripts/code_generator.py:11 scripts/code_generator.py:12 scripts/code_generator.py:11 scripts/code_generator.py:14 scripts/code_generator.py:16 scripts/code_generator.py:19
審計單位: claude 檢視審計紀錄 →
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分享版本化評估報告、中性徽章、嵌入卡片與引用。Skillstore 只報告證據，不判斷該 Skill 是否安全。
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https://skillstore.io/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis/audits/12?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdown 徽章
[](https://skillstore.io/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis?utm_source=security_passport_badge)HTML 徽章
<a href="https://skillstore.io/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>嵌入卡片
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>學術引用 (APA · BibTeX · CFF)
APA 引用
BOHUYESHAN-APB. (2026). data-analysis security audit report (audit version 12) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis/audits/12BibTeX 引用
@techreport{bohuyeshan-apb-bohuyeshan-apb-data-analysis-2026,
author = {BOHUYESHAN-APB},
title = {data-analysis security audit report (audit version 12)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {12},
url = {https://skillstore.io/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis/audits/12},
note = {Author version 1.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "data-analysis security audit report (audit version 12)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
- name: "BOHUYESHAN-APB"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/bohuyeshan-apb-data-analysis/audits/12"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:bohuyeshan-apb-data-analysis:audit:12"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
比較變體
3 個可安裝變體每位作者的技能都保留為獨立的可安裝項目。推薦變體依 Skillstore 證據排序。
為何此變體排名第一
Skillstore 評分最高
作者 / 來源 Skillstore 評分 證據置信度 Skillstore 使用量 已更新
supercent-io 推薦
supercent-io-data-analysis
Skillstore 評分 78
證據置信度 高
Skillstore 使用量 46
已更新
2026-09-09
acurioustractor-data-analysis
Skillstore 評分 70
證據置信度 高
Skillstore 使用量 22
已更新
2026-10-21
bohuyeshan-apb-data-analysis
Skillstore 評分 38
證據置信度 中
Skillstore 使用量 15
已更新
2026-09-09
Skillstore 評分
評分依據 證據置信度: 中 45
架構
100
可維護性
87
內容
70
社群
83
規範符合度
你可以打造什麼
探索 CSV 資料集
產生 pandas 工作流程，用於剖析欄位、摘要缺失值，並準備供審查的圖表。
建立簡報視覺素材
建立圖表腳本，為報告、筆記本或產生的文件使用一致的樣式。
原型設計分析自動化
將自然語言分析需求轉換為可在受控沙箱中執行的 Python 腳本。
試試這些提示
摘要小型資料集
分析此資料集內容，並建立一個簡單的 Python 腳本，用於摘要關鍵欄位和缺失值。包含一張清楚的圖表。
比較表格資料中的群組
建立分析程式碼，依指定類別將資料分組，比較各群組的主要指標，並儲存一張易讀的長條圖。
調查隨時間變化的趨勢
產生 Python 分析腳本，用於剖析日期欄位、按月份彙總指標、突顯趨勢變化，並儲存折線圖。
建立可直接產生圖表的分析工作流程
使用提供的資料內容建立完整且可在沙箱中使用的分析腳本。清理無效列、計算分組指標，並產生一個出版品質的視覺化圖表。
最佳實務
- 僅在檔案和網路存取受限的沙箱中執行產生的腳本。
- 提供清楚的欄位名稱、資料類型，以及要回答的確切問題。
- 在將結果用於商業決策之前，先審查產生的分析步驟。
避免
- 不要直接在敏感的生產系統上執行產生的程式碼。
- 不要在分析提示中包含密鑰或私人客戶資料。
- 不要在未經統計審查的情況下，假設產生的圖表能證明因果關係。
常見問題
此技能會產生什麼？
它會使用 pandas、NumPy、matplotlib 和 seaborn 產生 Python 分析與視覺化腳本。
它會執行產生的程式碼嗎？
已審查的檔案會產生供沙箱使用的程式碼。安全執行取決於主機環境。
它需要哪些憑證？
它會使用來自設定或環境變數的 OpenAI 相容 API 金鑰，以及選用的 base URL。
它可以分析任何檔案類型嗎？
此技能面向結構化資料內容。檔案載入支援取決於周圍的應用程式。
Claude Code 可以使用此技能嗎？
可以。報告列出 Claude Code、Claude 和 Codex 為支援的工具。
我應如何審查輸出？
在執行或分享結果之前，請檢查清理步驟、彙總邏輯、圖表標籤和沙箱控制。
開發者詳細資訊
授權
MIT
作者版本
v1.0.0
Skillstore 修訂
r1
儲存庫
https://github.com/BOHUYESHAN-APB/N-T-AI/tree/main/backend/app/skills/common/data_analysis_skill引用
7db9b9f06e0ab79c575b58bc48c4d8dc9849f424
維護新鮮度
2026/7/22
使用量
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檔案結構
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exploratory-data-analysis
85分析科學資料檔案
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80使用 SQL 和 pandas 分析資料
由 shubhamsaboo
資料工作通常需要清晰的查詢、可重複的轉換，以及謹慎的解讀。此技能可指導 SQL、pandas、統計和資料清理工作流程。
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scanpy
85使用 Scanpy 分析單細胞 RNA-Seq
由 davila7
單細胞 RNA-seq 工作流程需要謹慎的 QC、正規化、分群與文件化。此技能提供 Scanpy 工作流程、指令碼、範本與參考資料，用於可重現的分析。
資料與分析 查看
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matplotlib
81建立可供發表的 Matplotlib 圖表
由 davila7
對於複雜的科學繪圖，要一致地使用 Matplotlib 可能並不容易。此技能提供實用範例、樣式指引和輔助腳本，以建立更清晰的圖表。
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simpy
81使用 SimPy 建構離散事件模擬
由 davila7
複雜的佇列與共用資源在部署前很難進行評估。此技能可指導您建立 SimPy 模型、進行監控與同步，以及分析結果。
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calculator
80快速計算數學表達式
由 Decalogue
當使用者需要快速取得數值答案時，手動算術檢查會拖慢代理速度。此技能可評估基本數學表達式並回傳精簡結果。
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