arterning/deepparsex/data-processor

# 通过 stdin 传入 JSON 数据
echo '{"items": [1, 2, 3, 4, 5]}' | python scripts/analyze.py
 
# 或传入文件路径（需要文件实际存在）
python scripts/analyze.py --file data.json

// ✅ 正确：通过 input 传入数据
{
  "skill_name": "数据处理器",
  "script_path": "scripts/analyze.py",
  "input": "{\"items\": [1, 2, 3], \"query\": \"统计分析\"}"
}
// ❌ 错误：--file 需要文件路径，不能单独使用
{
  "skill_name": "数据处理器",
  "script_path": "scripts/analyze.py",
  "args": ["--file"],
  "input": "{...}"
}

{
  "items": [数据项数组],
  "query": "可选的查询描述"
}

# JSON 转 CSV
echo '[{"name": "A", "value": 1}]' | python scripts/format_converter.py --to csv
 
# JSON 转 Markdown 表格
echo '[{"name": "A", "value": 1}]' | python scripts/format_converter.py --to markdown
 
# CSV 转 JSON
echo 'name,value\nA,1' | python scripts/format_converter.py --from csv --to json

echo "2024年销售额为100万元，同比增长15%" | python scripts/extract_info.py

{
  "numbers": ["100", "15"],
  "dates": ["2024年"],
  "percentages": ["15%"],
  "amounts": ["100万元"]
}

用户: "帮我统计知识库中提到的所有产品销售数据"
 
步骤:
1. 使用 knowledge_search 检索相关文档
2. 整理数据为 JSON 格式
3. 调用 execute_skill_script:
   - skill_name: "data-processor"
   - script_path: "scripts/analyze.py"
   - 通过 stdin 传入数据
4. 解析输出并生成报告

## 数据分析报告
 
### 基本统计
-数据条数: 50
-数值总和: 1,234,567
-平均值: 24,691.34
-最大值: 99,999
-最小值: 100
 
### 分布情况
| 区间 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 0-1000 | 10 | 20% |
| 1000-10000 | 25 | 50% |
| >10000 | 15 | 30% |
 
### 结论
根据数据分析，XXX...