SenseNova-Skills

SenseNova-Skills是什麼

SenseNova-Skills 是商湯科技開源的模塊化 AI 辦公技能庫，專爲 Agent 運行時設計。將信息圖生成、PPT 製作、Excel 數據分析與深度研究四大核心辦公能力拆解爲獨立、可複用的技能模塊，遵循 agentskills.io 規範，可直接集成到 OpenClaw、Hermes Agent 等主流智能體框架中。底層依託 SenseNova 6.7 Flash-Lite 與 U1 多模態模型分工協作，通過 VLM 質量閉環與流式大文件處理技術，實現從”給出分析思路”到”自動跑完工作流、直接交付成品”的能力。

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SenseNova-Skills的主要功能

• 信息圖生成：支持 87 種佈局與 66 種風格，通過 VLM 自動質檢與多輪迭代，將複雜數據、長報告或商業洞察轉化爲高密度可視化信息圖。
• PPT 生成：提供標準模式（HTML 分頁 + VLM 評審 → PPTX 導出）與創意模式（每頁生成 16:9 U1 全圖 PNG），支持解析 PDF/DOCX/MD/TXT 等格式後自動分發任務。
• Excel 數據分析：支持多表讀取、大文件（≥1 萬行）自動轉 Parquet、數據清洗、條件篩選與跨表聚合；十萬行級大表採用流式處理避免內存溢出；支持圖片表格 OCR 識別與圖表數據提取。
• 深度研究：遵循「規劃 → 多維度定向取證 → 交叉覈驗 → 綜合判斷」標準化路徑，自動辨析統計口徑分歧與行業觀點矛盾，輸出帶豐富圖表、可溯源的可視化報告，支持斷點續跑。
• 多源搜索：覆蓋學術（ArXiv、PubMed）、開發者（GitHub、HuggingFace）、中文社交（B站、知乎、抖音）及英文社交（Reddit、X、YouTube）等垂直搜索能力。
• 模塊化集成：每個技能獨立封裝爲目錄 + SKILL.md，既可獨立調用，也能組合成端到端複雜工作流，直接接入 OpenClaw、Hermes Agent 等 Agent 框架。

SenseNova-Skills的項目地址

• 項目地址：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills

如何使用SenseNova-Skills

• Agent 自動安裝（推薦）：在已部署的 Agent（如 OpenClaw、Hermes Agent）中發送自然語言指令，例如”請從 https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills 安裝 SenseNova-Skills 到技能目錄”，Agent 會自動克隆倉庫並完成配置，安裝後可能需要手動重啓 Agent 服務。
• 手動安裝：通過 git clone https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills.git --depth=1 克隆倉庫，將 skills/ 目錄下的子文件夾複製到對應 Agent 的技能目錄（如 OpenClaw 的 ~/.openclaw/skills/ 或 Hermes 的 ~/.hermes/skills/），並根據 INSTALL.md 配置 API Key 與依賴。
• 辦公小浣熊（零配置體驗）：直接訪問 辦公小浣熊 官網使用智能辦公助手，無需安裝、配置環境或 API Key，免費體驗全套 SenseNova-Skills 辦公能力。
• 配置 API Key：手動安裝後需在 .env 文件中配置 SenseNova 開放平台 API Key（在 https://platform.sensenova.cn/console/keys 申請免費額度），部分搜索類技能還需配置各平台的獨立 API Key。
• 端到端工作流組合：單個技能可獨立調用，也可按需求串聯組合，例如將數據分析結果輸入深度研究，再將研究結論交給 PPT 生成技能，形成”數據 → 洞察 → 報告”的完整工作流。

SenseNova-Skills的核心優勢

• 模塊化與可組合：每個技能獨立封裝爲目錄 + SKILL.md，遵循 agentskills.io 規範，既可獨立調用，也能靈活串聯成端到端複雜工作流。
• 端到端成品交付：不只是輸出分析建議，而是自動跑完數據清洗、圖表生成、報告撰寫、PPT 合成等全流程，直接交付可開會、可彙報的成品。
• VLM 質量閉環：信息圖與 PPT 生成過程中引入視覺語言模型自動質檢與多輪迭代，確保佈局、配色、圖文匹配度達到出版級標準。
• 大文件流式處理：針對 Excel 大文件（≥1 萬行）採用流式讀取 + 自動轉 Parquet 技術，十萬行級數據表也能穩定處理，避免內存溢出。
• 原生多模態架構：底層依託 SenseNova 6.7 Flash-Lite 與 U1 模型分工協作——U1 負責圖像生成，6.7 負責規劃、擴寫、質檢與文字生成，實現圖文深度協同。
• 標準化深度研究路徑：遵循「規劃 → 多維度定向取證 → 交叉覈驗 → 綜合判斷」方法論，自動辨析統計口徑分歧與觀點矛盾，支持斷點續跑。

SenseNova-Skills的同類競品對比

SenseNova-Skills的應用場景

• 企業績效與 HR 數據分析：批量處理跨月份、多崗位的績效考覈 Excel 表格，自動清洗上萬條數據，生成包含趨勢分析、崗位對比、員工畫像和改進建議的完整 Word 報告與 HTML 可視化頁面，直接用於管理例會決策。
• 行業深度調研與投資研判：一句話調研需求，自動完成多源搜索、證據交叉覈驗、統計口徑辨析，輸出帶十餘張圖表、可溯源的專業分析報告，適用於投資人、行業研究員快速摸清市場現狀。
• 商務演示文稿自動化：根據主題、受衆和風格要求，自動規劃大綱、分配每頁素材、生成語義化 HTML 併合成 PPTX，適用於產品發佈、項目彙報、培訓課件等長文本演示場景。
• 複雜信息可視化：將長報告、商業洞察或技術概念壓縮爲高密度結構化信息圖，支持 87 種佈局與 66 種風格，適用於營銷物料、知識科普、數據新聞、簡歷視覺設計等場景。
• 端到端數據研究鏈：從原始 CSV/Excel 數據出發，先完成清洗與趨勢分析，再針對異常數據觸發深度研究（如”內存價格上漲原因”），最終將數據結論與研究洞察合成爲一頁頁專業 PPT，實現”數據 → 洞察 → 報告”全鏈路自動化
• 學術與競品情報蒐集：覆蓋 ArXiv、PubMed、GitHub、HuggingFace、知乎、Reddit 等多源垂直搜索，自動整合碎片化資訊爲結構化研判結論，適用於科研人員、產品經理、戰略分析團隊的日常情報工作。