[开源]dtool v0.4.0 发布： SQL 引擎不再只有 SQLite，数据接入先预演再落盘

[THESDZ]

V2EX 的各位好，dtool 是一个给 AI Agent 用的本地 Excel 数据流水线 CLI：Excel 转数据集，AI 写 SQL ，dtool 执行、留痕、出图，数据不出本地。之前发过 v0.3.0 ，这次是 v0.4.0 。

v0.3.0 用下来，有两个痛点比较硬：

痛点一：SQL 引擎只有 SQLite ，分析型查询有天花板。

日常 GROUP BY 、窗口函数够用，但一遇到多维小计就难受——ROLLUP / CUBE / GROUPING SETS 全不支持，只能拿 UNION ALL 硬拼，SQL 又长又容易写错。表一宽、数据一多，体验就卡在这。更根本的问题是，引擎是写死在里面的，想换、想加，没有口子。

痛点二：convert 一跑就落盘，Schema 生成即事实。

Excel 丢进去，列类型、可空性、唯一性直接定死，猜错了只能等查询跑偏了再回头重跑。数据入口没有可复核的中间态。同样地，转换器本身也是内部实现，想加个新格式、改个推断逻辑，都得动核心代码。

v0.4.0 的思路不是单点打补丁，而是把引擎和转换器这两层都抽成接口，让能力扩展变成可插拔的事。

引擎接口化：SQLite 之外，DuckDB 正式接入

所有 v0.4.0 发布二进制现在同时内置 SQLite + DuckDB，单文件零依赖的契约不变，不用另装。DuckDB 补上了 SQLite 在分析型查询上的短板，ROLLUP / CUBE / GROUPING SETS 这类多维小计不再只能拿 UNION ALL 硬凑。SKILL.md 也补了引擎方言、沙箱边界和跨引擎哈希的说明，避免 Agent 拿 SQLite 的习惯去写 DuckDB 。

关键不在“多了一个引擎”，而在引擎变成了接口：后端可扩展，后面再加新引擎是接一个实现的事，不用反复动核心。DuckDB 是第一个走通这条路的，不是最后一个。

代价是依赖里多了 duckdb-go/v2 、arrow-go/v18 这些，二进制会大一些。另外这版不再提供 windows/arm64 构建，Windows 用 amd64 的没影响。

转换器接口化：可预演练，也为新格式留了口子

转换器从内部实现提升为接口层。直接效果是可以先预演练，确认之后再正式落盘——列类型、可空性、唯一性这些判断，能在写盘之前拦住，Excel 入口从“生成即成事实”变成了可审阅的一步。

同样地，接口化的意义不止于预演练：转换器可扩展，后续接入新的输入格式、替换推断策略，都是按接口加实现，不用改核心。今天受益的是 Excel 的预演练，明天受益的是“再加一种格式”。

没变的

单二进制零依赖、默认强隐私（ stdout 只给路径 + SHA256 ，不打印数据内容）、Action 台账、stdout 结构化 JSON 、退出码 4 = 跑完但出错 / 5 = 可重跑、默认沙箱只放单条 SELECT / WITH 、图表单图 1000 点上限。这些契约都保留。

一句话：v0.3.0 立规矩，v0.4.0 把引擎层和转换层都接口化了——DuckDB 和 Excel 预演练是这次看得见的两项新能力，可扩展性是留在底下的那条线。隐私和留痕的底线没动。

• 仓库： https://github.com/dezhishen/dtool
• Release： https://github.com/dezhishen/dtool/releases/tag/v0.4.0
• MIT ，单二进制，Linux / macOS / Windows 。

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快速开始

dtool 的发布包是完整包：二进制、SKILL.md、README.md、LICENSE、THIRD_PARTY_NOTICES.md 都在同一个压缩包里。无论走哪条安装路径，目标都是把这一整套落到机器上——技能描述和可执行文件一起装，不用分两次。

方式一：对话安装（最省事，技能 + 二进制一次到位）

不用开终端，直接在 Agent 聊天框里发一句话。

OpenClaw：

请帮我安装 dtool 这个 skill ，完整包（含 dtool 二进制），从 https://github.com/dezhishen/dtool 拉取。

支持 SkillHub 对话安装的 Agent（ QClaw 、WorkBuddy 、Kimi 、Claude 等）：

根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 SkillHub 商店，然后安装 dtool 技能完整包（含二进制），技能页面是 https://skillhub.cn/skills/indiv-sdz/dtool ，源码仓库是 https://github.com/dezhishen/dtool 。

Agent 会把技能描述和二进制一起装好。装完在会话里让它跑一句 dtool version，有版本输出就说明二进制也到位了。

方式二：GitHub Releases 手动下载（离线 / 想自己控制路径）

Releases 页面： https://github.com/dezhishen/dtool/releases

Linux / macOS：

V=$(curl -sSL https://api.github.com/repos/dezhishen/dtool/releases/latest \
  | sed -n 's/.*"tag_name": *"\([^"]*\)".*/\1/p')
base=https://github.com/dezhishen/dtool/releases/download/$V
curl -LO "$base/dtool_${V#v}_linux_amd64.tar.gz" && curl -LO "$base/checksums.txt"
sha256sum -c --ignore-missing checksums.txt
tar -xzf "dtool_${V#v}_linux_amd64.tar.gz"
ls   # dtool 、SKILL.md 、README.md 、LICENSE 、THIRD_PARTY_NOTICES.md
install -m 0755 dtool ~/.local/bin/
mkdir -p ~/.claude/skills/dtool && cp SKILL.md ~/.claude/skills/dtool/
dtool version

Windows：下载 dtool_<版本>_windows_amd64.zip，解压得到 dtool.exe、SKILL.md、README.md、LICENSE、THIRD_PARTY_NOTICES.md。dtool.exe 放进 PATH，SKILL.md 复制到 Agent 技能目录。v0.4.0 不再提供 windows/arm64 构建，amd64 不受影响。

方式三：OpenClaw 原生命令

openclaw skills install @indiv-sdz/dtool
# 或直接从 GitHub 仓库装
openclaw skills install git:dezhishen/dtool
# 装到共享目录（所有 Agent 可见）
openclaw skills install @indiv-sdz/dtool --global

不加 --global 默认装到当前工作区 ./skills/。装完 openclaw skills list 确认，再跑 dtool version 验证二进制。

方式四：ClawHub CLI （ OpenClaw 生态的标准包管理）

npm i -g clawhub          # 需要 Node.js 22.13+ 或 24+
clawhub install <skill-slug>
clawhub list

默认装到 ./skills/ 并记录版本到 .clawhub/lock.json。ClawHub 的 GitHub 仓库：https://github.com/openclaw-community/openclaw-hub。

方式五：SkillHub CLI （国内镜像，跨平台通用）

curl -fsSL https://skillhub.cn/install/install.sh | bash
skillhub install dtool
skillhub link    # 自动链接到本机检测到的 Agent 技能目录

SkillHub 技能页：https://skillhub.cn/skills/indiv-sdz/dtool。装完同样用 dtool version 验证二进制。

方式六：手动复制（离线 / 私有环境兜底）

如果手头只有仓库源码、拿不到 Releases 包：

git clone https://github.com/dezhishen/dtool.git
mkdir -p ~/.claude/skills/dtool
cp dtool/SKILL.md ~/.claude/skills/dtool/

这条路径只复制了技能描述，二进制需要另外从 Releases 下载或自行编译。OpenClaw 全局技能目录是 ~/.openclaw/skills/，项目级是 <项目>/.openclaw/skills/。

装完验证

新开一个 Agent 会话，发一句：

用 dtool 查一下当前版本，然后帮我看看工作区里有哪些数据集。

dtool version 能返回版本号、dtool query 能返回结构化 JSON ，才算技能和二进制都就绪。如果 Agent 提示找不到 dtool，检查二进制是否在 PATH 里；如果技能列表里有 dtool 但 Agent 不主动调用，检查技能是否落到了 Agent 实际加载的 skills 目录。

跑第一条流水线

# Excel → 数据集（ v0.4.0 可先预演练 Schema ，确认后再落盘）
dtool convert --input sales.xlsx --name sales

# SQL 查询，数据集名直接当表名
dtool query --sql 'SELECT region, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY region ORDER BY total DESC'

# 出图，引用上一次查询结果，不用重跑
dtool visualize --input latest:query --type bar --x region --y total --title "区域销量" --output out/sales.png

# 一条龙
dtool pipeline --excel sales.xlsx \
  --sql 'SELECT region, SUM(amount) AS total FROM data GROUP BY region' \
  --chart bar --x region --y total --output out/summary.png

每步 stdout 都是结构化 JSON ，含 action_id、产物路径和 SHA256 ；失败时 stdout 仍是 JSON ，退出码非 0 。数据不出本地，AI 只负责写 SQL 和出图思路，执行和留痕交给 dtool 。

关键地址汇总：

• GitHub 仓库：https://github.com/dezhishen/dtool
• GitHub Releases （完整包：二进制 + SKILL.md + README + LICENSE + THIRD_PARTY_NOTICES ）：https://github.com/dezhishen/dtool/releases
• SkillHub 技能页：https://skillhub.cn/skills/indiv-sdz/dtool

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