AlphaMoatによると、2026-09時点でLocalDataAIのダウンロード数は2,296、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,234位、オフィス効率化では435件中324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 ↗ | 24 | 956 | - | - |
| SkillHub ↗ | 518 | 2296 | - | — |
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。
LocalDataAI は政府・金融・企業の内網での利用を想定し、モデル・ファイル・データをすべて端末内に留めます。ファイルを解析したあとは、質問への回答、要約、エンティティ抽出、複数ファイルを横断した検索をすべてローカルで行えます。実行時にクラウドへ送信しないことが明記されており、ネットワークを切った環境でも動作します。再試行と縮退の経路、大容量ファイルの分割、コンプライアンス用の操作ログも文書化されており、導入時は依存関係のインストールとローカルモデルのダウンロードを行います。 導入時には依存関係とローカルモデルをダウンロードします。セットアップ時の通信と実行時の処理を区別し、形式対応とローカル容量を確認してください。
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 | 2296 | — | - |
| 2026-08 | 1696 | +5.5% | - |
| 2026-07 | 1607 | — | - |
| 2026-05 | 1368 | — | - |
| 2026-03 | 848 | — | - |
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: local-data-ai description: ClawHub AI 私有数据本地处理 Skill - 纯离线、不上云、数据不出域的本地 AI 文件处理工具 | Local private AI data processing with offline models, supporting WPS/PDF/Excel/WeChat files --- # LocalDataAI - 本地私有数据 AI 处理 对标 PrivateGPT / LocalGPT 的国产化改造版本,实现纯离线、不上云、数据不出域、全格式兼容的本地 AI 文件处理能力。 ## 核心特性
| 特性 | 说明 |
|-----|------|
| **纯离线运行** | 模型、文件、数据全程本地运行,无任何云端传输 |
| **数据不出域** | 满足政务/金融/企业内网要求,数据不离开本地环境 |
| **全格式兼容** | WPS、PDF、扫描件、图片、Excel、微信缓存文件等 |
| **异常兜底** | 与重试降级 Skill 联动,实现自动重试、降级、恢复 |
| **大文件处理** | 支持 200MB 以内文件自动拆分、降级解析 |
| **合规审计** | 完整操作日志,满足等保 2.0、个保法要求 |
## 快速开始
```python
from scripts.local_ai_engine import LocalAIEngine
from scripts.file_parser import FileParser
# 初始化引擎
engine = LocalAIEngine()
# 解析文件
parser = FileParser()
doc = parser.parse("./合同.pdf")
# AI 问答
answer = engine.ask(doc, "这份合同的关键条款是什么?")
print(answer)
# 生成摘要
summary = engine.summarize(doc, mode="core") # 精简/核心/详细
print(summary)
# 信息提取
entities = engine.extract(doc, types=["人名", "金额", "日期"])
print(entities)
```
## 安装
```bash
pip install -r requirements.txt
# 首次运行自动下载本地模型(约 500MB)
python scripts/download_models.py
```
## 项目结构
```
local-data-ai/
├── SKILL.md # 技能说明
├── README.md # 完整文档
├── requirements.txt # 依赖
├── config/
│ ├── model_config.yaml # 模型配置
│ ├── parser_config.yaml # 解析器配置
│ └── security_config.yaml # 安全配置
├── models/ # 本地模型存储
│ ├── llm/ # 大语言模型
│ ├── embedding/ # 向量模型
│ └── ocr/ # OCR 模型
├── scripts/ # 核心模块
│ ├── local_ai_engine.py # AI 引擎
│ ├── file_parser.py # 文件解析器
│ ├── vector_store.py # 向量数据库
│ ├── retry_adapter.py # 重试降级适配
│ ├── sandbox.py # 安全沙箱
│ ├── large_file_handler.py # 大文件处理
│ └── compliance_logger.py # 合规日志
├── examples/ # 使用示例
└── tests/ # 单元测试
```
## 运行测试
```bash
cd tests
python test_local_ai.py
```
## 详细文档
请参考 `README.md` 获取完整 API 文档和使用指南。
## 依赖关系
- **必需**: `clawhub-retry-fallback` - 重试降级兜底
- **可选**: `clawhub-automation` - 自动化流程集成
## 合规认证
- ✅ 等保 2.0 二级及以上
- ✅ 个人信息保护法
- ✅ 数据安全法
- ✅ 政企内网合规
MCP 経由で Tencent Docs の文書を作成、編集、管理するための手順書です。
数式、書式、ブックの構造を保ったまま Excel ファイルを作成・点検・編集するスキルです。
Word と DOCX 文書を扱うための作業指針で、編集後にスタイルや番号、レイアウトが崩れないことに重点を置きます。
コマンドラインから Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Sheets、Docs を操作します。
PDFと画像の文字抽出は本文、表、スキャンページの読取りをテキストに整理します。
テーマとスタイルから PPT 資料を自動生成するスキルです。
kdocs-cli で金山文档のクラウド文書を操作する公式スキルです。
自然言語の指示で PDF の指定ページを書き換える小さなツールです。
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。