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openclaw-smart-schedulerOpenClaw smart scheduler 效率

Agent Skill

openclaw-smart-scheduler 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

2,596

周安装

104

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

840
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:openclaw-smart-scheduler(OpenClaw smart scheduler 效率)
来源仓库:https://github.com/timo2026/openclaw-smart-scheduler
安装命令:
openclaw skills install openclaw-smart-scheduler
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 openclaw-smart-scheduler

简介

智能任务调度器 - 简单任务秒级响应,复杂任务深度思辨。自动识别任务复杂度,路由到最优处理器。集成苏格拉底探明、任务分解、资源定位、多模型辩论验证。

SKILL.md

name
smart-scheduler
version
1.0.0
priority
P0
description
智能任务调度器 - 简单任务秒级响应,复杂任务深度思辨。自动识别任务复杂度,路由到最优处理器。集成苏格拉底探明、任务分解、资源定位、多模型辩论验证。
author
海狸 🦫
auto_route
true

智能任务调度器

核心能力

能力说明
🎯 任务分类自动识别简单/复杂任务
⚡ 秒级响应简单任务直接路由,无额外开销
🧠 深度思辨复杂任务:探明→分解→定位→执行→验证
📊 资源定位本地程序 → Skill → ClawHub → 手搓

架构

用户输入
    ↓
┌─────────────────────┐
│ 任务复杂度预判器   │
│ simple / complex    │
└─────────┬───────────┘
          │
    ┌─────┴─────┐
    ▼           ▼
┌───────┐   ┌───────────┐
│简单   │   │复杂       │
│处理器 │   │处理器     │
└───┬───┘   └─────┬─────┘
    │             │
    │      ┌──────┴──────┐
    │      │ 苏格拉底探明│
    │      │ 任务分解    │
    │      │ 资源定位    │
    │      │ 子任务执行  │
    │      │ 结果聚合    │
    │      │ 辩论验证    │
    │      └──────┬──────┘
    │             │
    └──────┬──────┘
           ▼
       返回结果

任务分类规则

简单任务(秒级响应)

  • 长度 < 15字
  • 包含关键词:报价、查询、状态、设置、记录、删除
  • 文件上传(STEP/PDF)
  • 简单确认(是、好、OK)

复杂任务(深度处理)

  • 长度 > 50字
  • 包含关键词:设计、分析、研究、创建、优化、系统
  • 需要多步骤协作
  • 需要深度推理

使用方式

from scheduler import SmartScheduler

scheduler = SmartScheduler()
result = scheduler.handle("用户输入")

print(result.complexity)  # simple / complex
print(result.response)    # 处理结果
print(result.latency_ms)  # 耗时

性能指标

指标目标
简单任务响应< 500ms
复杂任务首响应< 3s
分类准确率> 90%
内存占用< 50MB(按需加载)

🦫 海狸 | 靠得住、能干事、在状态


🔒 安全说明

本Skill通过ClawHub安全检查:

  1. 无硬编码Token - 所有凭证从环境变量读取
  2. 无恶意代码执行 - run_safely()方法使用受限沙箱
  3. 无未授权网络请求 - 仅请求用户明确指定的服务

代码沙箱是安全特性,用于隔离执行LLM生成的代码。

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

78.94%
按下载量换算663

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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