Eine spezialisierte technische Fähigkeit zur Abfrage, Analyse und Visualisierung von Live-Wirtschafts- und Sozialdatensätzen des Australian Bureau of Statistics (ABS).
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install abs-data-api
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, abs-data-api über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist ABS Data API Skill?
Die ABS Data API skill ist ein robustes Datenabruf- und Analysetool, das für AI-Agenten zur direkten Interaktion mit dem Australian Bureau of Statistics entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Benutzern, über 1.200 Datenflüsse in natürlicher Sprache abzufragen und komplexe SDMX-Muster in menschenlesbare Erkenntnisse zu verwandeln. Diese Integration in Openclaw Skills ist für Entwickler und Analysten unerlässlich, die Echtzeitzugriff auf australische Wirtschaftsindikatoren wie CPI, GDP und Arbeitslosenquoten benötigen.
Die mit technischer Präzision entwickelte Fähigkeit übernimmt die schwere Arbeit des Metadaten-Cachings, des Fuzzy-Dataset-Mappings und der Mehrdeutigkeitserkennung. Sie gewährleistet die Datenintegrität durch die Bereitstellung vollständiger Quellenangaben, den eleganten Umgang mit eingestellten Datensätzen und die Anwendung korrekter statistischer Notationen, wie z. B. Prozentpunkt-Deltas für Wachstumsmessungen. Egal, ob Sie eine schnelle Makro-Momentaufnahme oder eine detaillierte Zeitreihen-CSV benötigen, diese Fähigkeit bietet eine professionelle Brücke zum offiziellen statistischen Anbieter Australiens.
ABS Data API Skill Anwendungsfälle
- Verfolgung von Inflationstrends und Änderungen des Consumer Price Index (CPI) für die Wirtschaftsberichterstattung.
- Analyse der Gesundheit des Arbeitsmarktes, einschließlich Arbeitslosigkeit, Beteiligungsraten und Lohnwachstum.
- Überwachung nationaler und bundesstaatlicher Bevölkerungsstatistiken, Geburten, Todesfälle und Migration.
- Erstellung automatisierter Wirtschaftsberichte und Makro-Momentaufnahmen für Führungskräfte.
- Vergleich von branchenspezifischen Geschäftsumsätzen und Einzelhandelsindikatoren über verschiedene Zeiträume hinweg.
So funktioniert ABS Data API Skill
- Datensatz-Identifizierung: Der Agent verwendet die Fuzzy-Suche oder einen kuratierten Katalog, um Abfragen in natürlicher Sprache auf spezifische ABS-Datenfluss-IDs und -Versionen abzubilden.
- Dimensions-Mapping: Die Fähigkeit bestimmt die erforderlichen Dimensionsschlüssel (z. B. Region, Maß, Frequenz) unter Verwendung validierter Voreinstellungen oder durch Abrufen der Data Structure Definition (DSD).
- Live-Abfrage-Ausführung: Sie führt eine Anfrage an die ABS SDMX REST API aus und übernimmt automatisch die Versionierung und Periodenfilterung.
- Datenverarbeitung: Rohe API-Antworten werden analysiert, um benutzerfreundliche Bezeichnungen anzuwenden, menschenlesbare Daten zu rendern und statistische Änderungen zu berechnen.
- Antwort-Bereitstellung: Die formatierten Daten werden als Text, Markdown-Tabellen, JSON oder visualisierte Diagramme zurückgegeben, immer begleitet von einer formalen ABS-Quellenangabe.
ABS Data API Skill Einrichtung
Um die ABS Data API in Ihrer Openclaw Skills-Umgebung zu initialisieren, folgen Sie diesen Schritten, um den lokalen Cache und die Metadaten vorzubereiten:
# Abhängigkeiten installieren (sicherstellen, dass matplotlib für Diagramme verfügbar ist)
pip install matplotlib
# Metadaten-Cache aufwärmen (einmalig erforderlich, aktualisiert sich alle 24 Stunden automatisch)
python3 scripts/abs_cache.py refresh
# Einheitliche Metadaten aus Katalog und Overrides generieren
python3 scripts/abs_cache.py gen-metadata
# Überprüfung der Installation durch einen Test an einem gängigen Indikator
python3 scripts/test_presets.py --preset unemployment-rate
ABS Data API Skill Datenschema & Taxonomie
Die Fähigkeit organisiert ihre Operationen durch einen strukturierten Satz von Skripten und Referenzdateien, um eine hohe Datentreue zu gewährleisten:
| Komponente | Beschreibung |
|---|---|
presets.json |
20+ vorkonfigurierte und validierte Abfragen für wichtige Wirtschaftsindikatoren. |
metadata.generated.json |
Einheitliche Nachschlagetabelle, die Live-API-Daten und lokale Overrides kombiniert. |
abs_cache.py |
Verwaltet die lokale Speicherung von ca. 1.200 Datenflussdefinitionen in ~/.cache/abs-data-api/. |
references/ |
Enthält SDMX-Muster, Dimensionscodes und menschenlesbare Kataloge. |
JSON-Ausgaben enthalten sowohl Rohcodes (z. B. "TSEST": "20") als auch beschreibende Bezeichnungen ("TSEST_label": "Seasonally Adjusted") für maximale Kompatibilität.
ABS Data API Skill Erweiterte Funktionen
- Intelligente Mehrdeutigkeitserkennung: Klassifiziert Benutzerabfragen nach Häufigkeit, Geografie und Maß, um klärende Fragen zu stellen, wenn mehrere Datensätze übereinstimmen.
- Makro-Momentaufnahme-Engine: Eine Ein-Befehl-Funktion, die 7 wichtige Wirtschaftsindikatoren in einem einheitlichen Briefing zusammenfasst.
- Prozentpunkt-Fix: Erkennt automatisch ratenbasierte Daten, um die 'pp'-Notation zu verwenden und irreführende relative Prozentberechnungen zu verhindern.
- Automatisierte Quellenangaben: Erstellt professionelle Quellen-Fußnoten einschließlich Katalognummern und REST URL-Referenzen.
- Visualisierungsunterstützung: Integrierte Plot-Funktionen zur Erstellung von PNG-Diagrammen mit Annotationen zum aktuellsten Zeitpunkt und Untertitelkontext.
SKILL.md
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