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Sql To Doc

封装「SQL 查询 → 数据整理 → 写入文档」流程:连接 MaxCompute/DataWorks 执行 SQL,将结果转为 Python 对象后用 Jinja2 模板渲染,再创建飞书云文档并可选通知指定用户,最终返回文档链接与创建状态,适用于数据周报、汇总统计和一次性查询报告。

runkecheng
runkecheng
热度 36.19
最近更新 2026-05-11 17:38:51
分类:数据依赖:代码执行 / 第三方 API应用场景:数据处理 / 报告撰写 / 工作流 / 自动化脚本

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add sql-to-doc
Metadata
name
sql-to-doc
description
执行SQL查询并将结果按照指定模板整理后写入飞书云文档。适用于数据周报、数据汇总、统计报告等场景。
metadata
{"openclaw":{"requires":{"env":["META_CENTER_TOKEN","DATAWORKS_PROJECT"]}}}

功能

将「SQL查询 → 数据整理 → 写入文档」全流程封装为可复用的 skill:

  1. 连接 MaxCompute/DataWorks 执行 SQL 查询
  2. 按照 Jinja2 模板格式整理数据
  3. 在飞书知识库或云空间中创建文档
  4. 返回文档链接

使用场景

  • 定期数据周报自动生成
  • 业务数据汇总统计
  • 一次性数据查询并生成报告
  • 将 SQL 结果导出为可读文档

配置参数

参数 说明 示例
sql_query 要执行的 SQL 语句 SELECT * FROM table_name WHERE ...
template 数据整理模板(Jinja2格式) 详见下方模板语法
doc_title 生成的文档标题 收钱吧周报2026年第15周
target_location 目标位置 wiki:space_id:node_token 或 folder:folder_token
notify_user 完成后通知的用户 open_id ou_xxx(可选)

模板语法

使用 Jinja2 模板语法整理数据:

## {{ title }}

### 数据汇总

| 指标 | 数值 | 环比 |
|------|------|------|
{% for row in data %}
| {{ row.indicator }} | {{ row.value }} | {{ row.change }} |
{% endfor %}

### 详细数据

{{ data_table }}

使用方式

1. 简单查询

帮我执行 SQL:SELECT * FROM wosai_hz_bi.ads_sqb_comprehensive_business_data_statistics_w
并把结果写入文档

2. 带模板的数据整理

查询 wosai_hz_bi.ads_sqb_comprehensive_business_data_statistics_w 近五周数据,
按照收钱吧周报格式整理,写入知识库

3. 完整参数指定

执行 SQL: SELECT stat_week, total_trans_cnt FROM table
模板:按周汇总表格
文档标题:交易周报
目标:知识库 space_id=7396876397862764545, node=Dv3YwcsXEimpeokAORkc7K8fnhh

执行流程

  1. SQL 执行:使用 maxcompute 连接查询数据
  2. 数据处理:将 SQL 结果转换为 Python 对象(列表/字典)
  3. 模板渲染:使用 Jinja2 渲染模板 + 数据
  4. 文档创建:调用 feishu_create_doc 创建云文档
  5. 通知用户(可选):发送文档链接给指定用户

输出

  • 飞书云文档链接
  • 文档创建状态

相关工具

  • maxcompute SQL 执行(通过 exec 调用 DataWorks OpenAPI)
  • feishu_create_doc - 创建云文档
  • feishu_im_user_message - 发送通知