Une compétence technique spécialisée pour interroger, analyser et visualiser les jeux de données économiques et sociaux en direct de l'Australian Bureau of Statistics (ABS).
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install abs-data-api
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer abs-data-api via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
La skill ABS Data API est un outil robuste de récupération et d'analyse de données conçu pour que les agents AI s'interfacent directement avec l'Australian Bureau of Statistics. Elle permet aux utilisateurs d'interroger plus de 1 200 flux de données en langage naturel, transformant des modèles SDMX complexes en informations compréhensibles par l'homme. Cette intégration d'Openclaw Skills est essentielle pour les développeurs et les analystes nécessitant un accès en temps réel aux indicateurs économiques australiens tels que l'IPC, le PIB et les taux de chômage.
Construite avec une précision technique, la compétence gère les tâches lourdes de mise en cache des métadonnées, de mappage flou des jeux de données et de détection d'ambiguïté. Elle garantit l'intégrité des données en fournissant des citations complètes, en gérant avec élégance les jeux de données supprimés et en appliquant la notation statistique correcte, comme les deltas en points de pourcentage pour les mesures de croissance. Que vous ayez besoin d'un instantané macro rapide ou d'un CSV de série chronologique détaillé, cette compétence offre un pont de qualité professionnelle vers le fournisseur officiel de statistiques d'Australie.
Pour initialiser l'ABS Data API dans votre environnement Openclaw Skills, suivez ces étapes pour préparer le cache local et les métadonnées :
# Installer les dépendances (s'assurer que matplotlib est disponible pour les graphiques)
pip install matplotlib
# Chauffer le cache des métadonnées (requis une fois, s'actualise automatiquement toutes les 24h)
python3 scripts/abs_cache.py refresh
# Générer des métadonnées unifiées à partir du catalogue et des surcharges
python3 scripts/abs_cache.py gen-metadata
# Vérifier l'installation en exécutant un test sur un indicateur courant
python3 scripts/test_presets.py --preset unemployment-rate
La compétence organise ses opérations via un ensemble structuré de scripts et de fichiers de référence pour garantir une haute fidélité des données :
| Composant | Description |
|---|---|
presets.json |
Plus de 20 requêtes préconfigurées et validées pour les principaux indicateurs économiques. |
metadata.generated.json |
Table de correspondance unifiée combinant les données de l'API en direct et les surcharges locales. |
abs_cache.py |
Gère le stockage local d'environ 1 200 définitions de flux de données dans ~/.cache/abs-data-api/. |
references/ |
Contient les modèles SDMX, les codes de dimension et les catalogues lisibles par l'homme. |
Les sorties JSON incluent à la fois les codes bruts (ex. : "TSEST": "20") et les étiquettes descriptives ("TSEST_label": "Seasonally Adjusted") pour une compatibilité maximale.
Chargement
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