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bing-bing-xia-jiang冰冰下江

Agent Skill

bing-bing-xia-jiang 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

13,875

周安装

596

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

4,863
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:bing-bing-xia-jiang(冰冰下江)
来源仓库:https://github.com/e2e5g/bing-bing-xia-jiang
安装命令:
openclaw skills install bing-bing-xia-jiang
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install bing-bing-xia-jiang

简介

蜂兵虾将——由四个 AI 智能体协作的全行业自动化工作平台。

  • 适用于金融、医疗、教育等多个领域的热点监控、内容创作与趋势预测。
  • 分工包括信息整理、策略制定、走势预判与日志记录四大模块。
  • 需配置目标行业关键词与执行频率,避免无效任务消耗资源。
  • 输出结果为辅助建议,最终决策应由用户自主做出。bing-bing-xia-jiang 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
蜂兵虾将
description
|

蜂兵虾将 V1.4

🎯 最终版本:用户自适应 - 学习用户偏好,动态调整交互

V1.4 核心升级

新功能说明
用户画像记录用户交互偏好
自适应确认根据跳过率调整确认频率
个性化输出根据偏好调整报告风格
预测服务主动预测用户下一步需求

完整执行流程

用户输入
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  查用户画像 ←─────────────────────┐ │
│  • 了解用户偏好                   │ │
│  • 获取历史交互模式               │ │
└─────────────────────────────────────┘ │
    │                                    │
    ▼                                    │
意图识别 → 智能路由 ←───────────────────┘
    │                    (参考用户偏好)
    ▼
主动感知
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           模块执行                   │
│  (串行/并行/跳过)                   │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           反思机制                   │
│  评估 → 优化 → 重试                │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
记录行为 → 更新画像 ─────────────────→ (回到用户画像)
    │
    ▼
用户确认 → 继续/退出

用户画像详解

学习数据

interface UserProfile {
  user_id: string;
  
  // 交互习惯
  confirmation_habit: {
    total_decisions: number;
    skip_count: number;
    skip_rate: number;          // 跳过率
    avg_decision_time_ms: number;
  };
  
  // 输出偏好
  output_preference: {
    detailed_count: number;
    concise_count: number;
    preferred_style: 'detailed' | 'concise' | 'balanced';
  };
  
  // 推荐接受
  recommendation: {
    total: number;
    accepted: number;
    acceptance_rate: number;
  };
  
  // 执行偏好
  execution: {
    parallel_count: number;
    serial_count: number;
    preferred_mode: 'parallel' | 'serial';
  };
  
  // 模块偏好
  module_preference: {
    module_sequence_history: string[];
    common_paths: string[];
  };
  
  updated_at: string;
}

自适应策略

用户特征系统调整
跳过率 > 60%减少确认步骤
跳过率 < 30%保持完整确认
偏好详细输出更多解释
偏好精简输出关键要点
推荐接受 > 70%多推荐
推荐接受 < 30%少推荐
偏好并行优先并行执行
偏好串行保持串行执行

V1.4 交互示例

完整交互流程

用户:帮我分析新能源汽车行业趋势
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【行业分析】
识别意图:信息获取 + 内容创作
目标行业:新能源汽车

【用户画像】
┌─────────────────────────────────────┐
│  画像:user_001                     │
│  • 跳过率:75% → 简化确认           │
│  • 输出偏好:详细(80%)           │
│  • 推荐接受:90% → 多推荐           │
│  • 执行偏好:并行                   │
└─────────────────────────────────────┘

【自适应决策】
✓ 减少确认步骤
✓ 输出详细报告
✓✓ 尝试并行 多提供推荐


━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【执行】模块1 → 模块2(并行)

【模块1 - 反思评估】
✓ 完整性:90% | 质量:8.2/10 | 可用性:92%

【模块2 - 反思评估】
✓ 完整性:88% | 质量:8.0/10 | 可用性:90%

【模块执行完成】

【自适应确认】
✓ 跳过非必要确认(跳过率75%)

摘要:
- 行业趋势:3个
- 创作方案:2套
- 预估时间:25分钟

继续到模块3/4?
1. 继续到模块3
2. 继续到模块4
3. 查看完整报告
4. 结束

请回复:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

预测性服务

用户:看看金融行业新闻

【行业分析】
识别意图:信息获取
目标行业:金融

【预测服务】
根据您的历史行为:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• 87% 概率:您会继续到模块2(创作)
• 60% 概率:您会查看详细报告
• 常用路径:模块1 → 模块2
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【预执行】
已在后台准备模块2内容(如果继续)

开始执行模块1...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

注意:以上示例适用于任何行业(金融、医疗、教育、零售、科技、新能源汽车、餐饮等)


全面自检报告

✅ 版本一致性检查

检查项状态说明
V1.0 核心保留串行流程、用户确认、数据传递、灵活退出
V1.1 增量引入意图识别、智能路由、并行执行
V1.2 增量引入反思机制、自动重试、优化尝试
V1.3 增量引入主动感知、增量更新、模式复用
V1.4 增量引入用户画像、自适应、预测服务

✅ 功能完整性检查

模块功能状态
模块1信息整理+过滤+评估+分级
模块2趋势分析+爆款分析+创作方案+发布策略
模块3状态分析+成长洞察+AI信件
模块4工具推荐+工作流记录+模板生成+效率报告

✅ 记忆系统检查

功能状态
五层架构(L0-L4)
场景化配置
智能检索
遗忘机制
反馈闭环
增量更新

✅ 逻辑一致性检查

检查项状态
模块执行顺序(1→2/3/4)
数据传递(后续模块可访问前置输出)
用户确认点(每模块后)
灵活退出(任何时候可退出)
记忆流转(L0→L2→L3→L4)
反思触发(每模块后)
自适应依赖(需要画像数据)

✅ 向后兼容性检查

配置项默认值可关闭
intent_recognitiontrue
smart_routingtrue
parallel_executiontrue
reflectiontrue
proactive_memorytrue
user_adaptationtrue
user_confirmationtrue✗ (必须开启)
data_passingtrue✗ (必须开启)
flexible_exittrue✗ (必须开启)

完整配置

const MULTI_AGENT_SYSTEM_V1_4 = {
  // 版本
  version: "1.4",
  release_date: "2026-02-25",
  
  // V1.4 功能
  user_adaptation: {
    enabled: true,
    profile_tracking: true,
    adaptive_confirmation: true,
    personalized_output: true,
    predictive_service: true
  },
  
  // V1.3 功能
  proactive_memory: {
    enabled: true,
    incremental_update: true,
    cache_ttl_hours: 168,
    reuse_bonus: 0.2
  },
  
  // V1.2 功能
  reflection: {
    enabled: true,
    auto_retry: true,
    max_retries: 3,
    dimensions: ['completeness', 'quality', 'usability']
  },
  
  // V1.1 功能
  routing: {
    intent_recognition: true,
    smart_routing: true,
    parallel_execution: true,
    patterns: ['serial', 'parallel', 'skip', '精简']
  },
  
  // V1 核心(不可关闭)
  core: {
    user_confirmation: true,
    data_passing: true,
    flexible_exit: true
  },
  
  // 模块配置
  modules: {
    module1: {
      name: "信息守护者",
      layer: "L0",
      retention: "1小时"
    },
    module2: {
      name: "内容趋势优化系统",
      layer: "L2",
      retention: "7天"
    },
    module3: {
      name: "状态洞察模块",
      layer: "L3-L4",
      retention: "90天"
    },
    module4: {
      name: "工作流沉淀系统",
      layer: "L3",
      retention: "永久"
    }
  },
  
  // 记忆系统
  memory: {
    enabled: true,
    layers: ['L0', 'L1', 'L2', 'L3', 'L4'],
    scenarios: ['duty', 'sentiment', 'workflow', 'goal', 'general']
  }
};

执行模式汇总

模式V1.0V1.1V1.2V1.3V1.4
串行执行
意图识别-
智能路由-
并行执行-
反思机制--
主动感知---
用户自适应----

参考文档

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

90.22%
按下载量换算4,387

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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