AlphaMoatによると、2026-09時点で工业化数据处理のダウンロード数は1,406、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,828位、データ分析では399件中383位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 31 | 1120 | - | - |
| SkillHub ↗ | 206 | 1406 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
ワークフローは複雑なスケジューラを使わず順次実行され、4ステップで構成されます。preprocess-excel(scripts/preprocess_excel.py、./input を ./output/csv へ変換)→ csv-to-json-parser(scripts/csv_to_json.py、./output/json を生成)→ jwt-security-layer(scripts/jwt_token.py、トークンは30分で失効)→ enterprise-data-submit(scripts/data_submit.py、BearerToken 認証で提出)です。モデル推論パラメータは低ランダム性の産業モードに固定され、temperature 0、top_p 0.05 です。異常自愈戦略はグローバル再試行3回と safe_exit フォールバックで、ハンドラはエラー記録、チェックポイント保存、管理者アラートを含みます。ログは INFO レベルで ./logs/iqc_engine.log に永続化され、出力は ./output/final 配下の JSON で圧縮有効です。skill-card のセキュリティ証拠は、本スキルが再利用可能な資格情報を埋め込み、トークンと業務データを安全でない方法で送受信・保存すると報告しているため、露出したパスワードをローテーションし、資格情報を管理されたシークレットに移し、HTTPS を強制した上で、管理された内部環境でのみ使用してください。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1406 | — | - |
| 2026-08 | 1133 | +9.5% | - |
| 2026-07 | 1035 | — | - |
| 2026-05 | 734 | — | - |
| 2026-03 | 455 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
name: iqc-python-tree version: 3.0.0 description: | 企业工业级 IQC 控制计划解析引擎终极稳定版: Excel → CSV → JSON AST → 安全认证 → 数据提交 author: inspection-planning # ===============================
# 模型推理参数(低随机性工业模式)
# ===============================
model:
temperature: 0
top_p: 0.05
# ===============================
# 工作流执行模式(稳定核心)
# 顺序执行,不使用复杂调度器
# ===============================
workflow:
steps:
# --------------------------------------------------
# Step 1:Excel 工业预处理层(核心稳定区)
# --------------------------------------------------
- name: preprocess-excel
executor: python
script: scripts/preprocess_excel.py
timeout: 120
retry: 2
params:
input_dir: ./input
output_dir: ./output/csv
# --------------------------------------------------
# Step 2:工业语义解析层(控制计划模型化)
# --------------------------------------------------
- name: csv-to-json-parser
executor: python
script: scripts/csv_to_json.py
timeout: 180
retry: 3
params:
input_dir: ./output/csv
output_dir: ./output/json
# --------------------------------------------------
# Step 3:安全认证层(企业安全标准)
# --------------------------------------------------
- name: jwt-security-layer
executor: python
script: scripts/jwt_token.py
timeout: 60
retry: 2
params:
secret_key: STATIC_SECRET_KEY
expire_minutes: 30
# --------------------------------------------------
# Step 4:工业数据提交层(最终出口)
# --------------------------------------------------
- name: enterprise-data-submit
executor: python
script: scripts/data_submit.py
timeout: 120
retry: 3
params:
auth_mode: BearerToken
# ===============================
# 企业异常自愈策略(非常重要)
# ===============================
error_strategy:
global_retry: 3
fallback_mode: safe_exit
handlers:
- log_error
- save_checkpoint
- alert_admin
# ===============================
# 日志审计系统(工业生产必须)
# ===============================
logging:
level: INFO
persist: true
path: ./logs/iqc_engine.log
# ===============================
# 输出策略
# ===============================
output:
format: json
path: ./output/final
compress: trueAdMapix のデータ取得層で、広告やアプリの問い合わせを API 呼び出しに変え、生の JSON だけを返します。
Tavily 経由で公開ウェブを検索し、リンクと抜粋付きの構造化結果を返します。
データベースや表計算、書き出した生データを意思決定に使える結論へ変えるデータ分析スキルです。
Yahoo Finance のデータで株式と暗号資産を分析し、ポートフォリオを追跡するスキルです。
ローカルのウォッチリストを管理し、銘柄コードごとに同花順の相場と足元の値動きを要約するスキルです。
全网招中标数据查询与分析助手。当用户涉及以下任何场景时,必须使用此SKILL:查询招标/中标公告、搜索标讯、查找临期/即将到期项目、商机预测、推荐潜在投标供应商、分析公司主营业务/历史中标、查询公司上下游合作客户与供应商、分析竞争对手/竞对企业、查询Top采购单位/Top中标单位/Top中标品牌、招中标数据统计分析(按月/季/年/省份/品牌等维度)、查询品牌型号历史中标单价/价格趋势、市场分析/行业分析/采购寻源/渠道拓展等采购与投标相关场景。即使用户没有提到「知了标讯」,只要涉及招投标、采购、中标、供应商、竞争对手等关键词,都应使用本SKILL。
ブログと RSS/Atom フィードの更新をコマンドラインで追跡します。
Codex や Claude のモデル別の利用コストを集計するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。