Statdata Transfer
支持50+种统计软件格式的数据读取与转存，完整保留元数据。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Statdata Transfer。 它的用途是：支持50+种统计软件格式的数据读取与转存，完整保留元数据。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/statdata-transfer-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请帮我把这份SPSS的.sav数据文件转换成Stata的.dta格式，并确保所有变量标签和缺失值编码都保留下来。’ 它会调用Statdata Transfer技能，读取文件，解析元数据，并生成一个包含完整信息的.dta文件。 或者，当遇到一个不常见的.RData文件时，你可以说：‘分析一下这个R数据文件的结构，并把它转换成CSV格式，但请把变量标签作为单独的元数据文件一并输出。’
介绍
Statdata Transfer 是一个专门用于处理统计软件数据格式的AI技能。它解决了数据分析师和研究人员在跨软件、跨平台交换数据时，因格式不兼容导致的变量标签、值标签、特殊缺失值等关键元数据丢失的痛点。
该技能通过提供统一的接口，能够读取和转存超过50种统计软件（如SPSS、SAS、Stata、R等）的专有二进制格式。使用时，只需将数据文件提供给AI，并指定目标格式，它便能自动完成转换。对于某些需要特定环境（如R解释器）处理的格式，技能会进行环境检查，并可在用户授权后尝试安装缺失的依赖包或调用本地环境。
它非常适合需要频繁在不同统计软件间迁移数据或进行数据归档的研究人员、数据分析师、高校学生以及涉及数据处理的量化交易员。无论是处理学术论文的原始数据，还是整合来自不同部门的业务数据集，这个技能都能确保数据的完整性和可追溯性。
使用建议：在处理 .rda/.rds/.RData/.mtw/.rec 等特定格式前，建议先运行环境检查脚本（scripts/check_env.py）。虽然技能默认禁用调用本地R解释器的回退机制以提高安全性，但在确认环境安全且必要时，可以通过特定指令启用。注意，该技能主要专注于数据格式转换的保真度，而非数据本身的清洗或分析。
核心特点
与通用文件格式转换工具相比，它专门针对统计软件二进制格式，能无损保留变量标签、值标签、特殊缺失值等对统计分析至关重要的元数据，这是CSV等通用格式无法做到的。
注意事项
不适合用于非统计软件格式的通用文件转换，或对转换速度有极致要求的实时数据处理场景。
常见问题
能转换哪些统计软件的数据格式？
支持超过50种格式，包括但不限于SPSS(.sav)、SAS(.sas7bdat, .xpt)、Stata(.dta)、R(.rda, .rds)、Minitab(.mtw)、Epi Info(.rec)等。
转换时会丢失变量标签和注释吗？
不会。该技能的核心优势就是完整保留统计二进制格式中的变量标签、值标签、特殊缺失值等所有元数据。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/statdata-transfer-x-2/raw/index.md 读取 Statdata Transfer 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/statdata-transfer-x-2/raw/index.md（查看排版版本）