ClawBot执行MongoDB复杂聚合需分四步：一、确认NoSQLClient v4.5+/NoSQLBooster v7.3+版本；二、用NoSQLClient可视化拖拽生成标准JSON管道；三、用NoSQLBooster代码模式手写调试高级语句；四、在Skill脚本中JavaScript动态封装并执行聚合。
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如果在使用ClawBot过程中需要对MongoDB执行复杂数据分析任务，但发现聚合管道操作无法直接调用或查询代码生成不准确，则可能是由于ClawBot当前集成的NoSQL客户端层未完全暴露聚合管道全部阶段能力。以下是实现该功能的具体路径：
一、确认ClawBot所用NoSQL客户端版本及能力边界
ClawBot底层依赖NoSQLClient（原MongoClient）或NoSQLBooster作为可视化交互入口，其对聚合管道的支持程度取决于所绑定客户端的具体版本与配置。较新版本已支持$match、$group、$sort、$project、$unwind等核心阶段的图形化编排，但部分高级操作符如$facet、$densify、$setWindowFields可能仅限代码模式输入。
1、打开ClawBot主界面，进入“数据源管理”模块。
2、定位已配置的MongoDB连接项，点击右侧“详情”按钮。
3、在连接信息页中查找“客户端类型”字段，确认显示为
NoSQLClient v4.5+
或
NoSQLBooster v7.3+
。
4、若版本低于上述数值，需手动升级对应客户端并重启ClawBot服务进程。
二、通过NoSQLClient可视化构建聚合管道
NoSQLClient提供拖拽式聚合阶段编排界面，可将逻辑转换为标准JSON格式管道代码，适用于结构清晰、阶段数不超过8个的常规分析场景。
1、在ClawBot中选择目标MongoDB数据库与集合，点击“聚合查询”按钮。
2、在弹出窗口中点击“添加阶段”，从下拉菜单依次选择
$match → $group → $sort
等所需操作符。
3、为每个阶段填写参数：例如在$match中输入
。
4、完成编排后点击“生成代码”，界面右侧将实时输出完整聚合管道JSON数组。
5、复制生成的代码，粘贴至ClawBot内置Shell或外部mongosh环境中执行验证。
三、利用NoSQLBooster代码模式手写并校验聚合语句
当可视化界面无法满足嵌套条件、变量引用或跨集合$lookup需求时，应切换至NoSQLBooster的代码模式，该模式支持语法高亮、自动补全与阶段调试，能精准映射原始MongoDB Shell行为。
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1、在ClawBot中启动已配置的NoSQLBooster连接会话。
2、点击顶部工具栏“Code Mode”按钮，关闭可视化编辑器。
3、在编辑区输入聚合管道，例如：
4、选中整段代码，右键选择“Run Selection”执行。
5、观察底部结果面板是否返回预期文档流；若报错，查看
错误码与阶段位置标记
，针对性修正语法或字段名。
四、在ClawBot技能脚本中嵌入动态聚合管道
对于需定时触发、参数化执行的聚合任务，可通过ClawBot自定义Skill以JavaScript形式封装管道逻辑，利用其内置MongoDB驱动直连执行，绕过前端客户端限制。
1、进入ClawBot“技能中心”，点击“新建技能”，选择模板“MongoDB Aggregation Task”。
2、在代码编辑区声明变量：
3、构造动态管道：
4、调用驱动方法：
5、将
result[0]?.total
作为输出值返回至ClawBot消息流或日志系统。
{"status": "success", "timestamp": {"$gte": {"$date": "2026-05-01T00:00:00Z"}}db.tasks.aggregate([ { $match: { "robot_id": "clawbot-01", "created_at": { $gt: new Date(Date.now() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000) } } }, { $lookup: { from: "logs", localField: "_id", foreignField: "task_id", as: "execution_logs" } }, { $addFields: { log_count: { $size: "$execution_logs" } } }])const daysAgo = context.params.days || 3;const pipeline = [ { $match: { timestamp: { $gte: new Date(Date.now() - daysAgo * 24 * 60 * 60 * 1000) } } }, { $count: "total" } ];const result = await db.collection("sensor_data").aggregate(pipeline).toArray();