据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,LocalDataAI 累计下载 2,296 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,234 位,在「办公效率」分类(435 个)中排名第 324 位。

累计安装

518

累计下载

2,296

星标

全站排名

#4,234

全站前 84% · 「办公效率」前 75%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	24	956	-	-
SkillHub ↗	518	2,296	-	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

LocalDataAI 面向政务、金融与企业内网场景，把模型、文件和数据全部留在本地：文件解析之后可在本地做问答、摘要、实体提取与多文件检索，文档明确说明运行阶段无任何云端传输，断网也能工作。技能还给出重试降级、大文件拆分与合规审计日志的处理链路，安装时需要先装依赖并下载本地模型。安装时会下载依赖和本地模型；不要混淆安装阶段联网与运行阶段处理。按部署环境核对格式支持和本地资源。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

解析本地合同或报告文件并回答其中的关键条款
为长文档生成不同粒度的摘要
在本地文件之间做检索并提出跨文件的问题

什么时候用

数据不能离开本地机器或内网时
需要在断网环境上完成文档问答时
希望把文件解析与检索流程接进既有 Python 项目时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

解析这份合同并告诉我关键条款是什么

给这份文档生成核心摘要

在本地文档里检索涉及某个项目名称的内容

月度数据趋势

累计下载2,296

星标-

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	2,296	—	-
2026-08	1,696	+5.5%	-
2026-07	1,607	—	-
2026-05	1,368	—	-
2026-03	848	—	-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

3.2 KB · ClawHub v1.0.0

---
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

展开全部(共 105 行)


| 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