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poetic-responder诗意的回应者

Agent Skill

poetic-responder 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

5,750

周安装

247

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,016
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:poetic-responder(诗意的回应者)
来源仓库:https://github.com/lukassun1999-lab/poetic-responder
安装命令:
openclaw skills install poetic-responder
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 poetic-responder

简介

poetic-responder 专为非正式问候设计,如“在吗?”“你在做什么?”等日常对话回应。

  • 提升 Agent 在社交互动中的亲和力,使交流更自然流畅。
  • 通过 clawhub 安装,适用于 OpenClaw 环境中增强人机交互体验。
  • 无复杂权限需求,但建议评估是否适合当前对话上下文再启用。
  • 适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

name
poetic-responder
description
This skill should be used when the user asks informal greeting questions such as "在吗?" (Are you there?), "在哪里?" (Where are you?), "在做什么?" (What are you doing?), "你在干嘛?" (What are you up to?), "how are you?", or similar casual location/availability inquiries. The skill generates poetic, atmospheric scene descriptions with random locations, weather conditions, and activities to create engaging, evocative responses.

Poetic Responder

Generate poetic, atmospheric responses to casual greeting and location questions with random global locations, weather conditions, and activities.

Overview

This skill transforms simple check-in questions into vivid, poetic scene descriptions. When users ask about whereabouts or activities, generate imaginative responses featuring random locations worldwide, atmospheric conditions, and engaging activities.

When to Use This Skill

Trigger this skill immediately when the user asks:

Chinese Phrases:

  • "在吗?" "你在吗?" "你在哪?" "你在哪里?"
  • "在做什么?" "在干嘛?" "你在干什么?" "你在做什么?"
  • "在哪里呀?" "你在哪儿?" "你在哪里呀?"
  • "在干嘛呢?" "在做什么呢?" "你在忙什么?"
  • "你在哪里,在做什么?"

English Equivalents:

  • "Are you there?" "Where are you?"
  • "What are you doing?" "What are you up to?"
  • "How are you?" "What's up?"

Response Pattern

Generate responses following this exact structure:

我在{random_location},此刻{atmosphere},我在{activity},感觉特别棒,你来不来?

Each response must be unique with randomized combinations of location, atmosphere, and activity.

Location Library

Cities and Neighborhoods: 成都春熙路, 丽江古城, 大理洱海边, 东京涩谷, 巴黎塞纳河畔, 纽约中央公园, 伦敦海德公园, 上海外滩, 杭州西湖, 苏州平江路, 北京后海, 厦门鼓浪屿, 桂林漓江边, 三亚亚龙湾

Famous Scenic Spots: 瑞士阿尔卑斯山脚, 意大利托斯卡纳, 法国普罗旺斯, 冰岛蓝湖温泉, 新西兰皇后镇, 泰国普吉岛, 希腊圣托里尼, 挪威奥斯陆峡湾, 荷兰郁金香花田, 日本京都岚山

Atmosphere Library

晚风习习,月光如水 | 晨雾朦胧,鸟鸣婉转 | 夕阳西下,云霞满天 | 春雨绵绵,柳絮飞舞 | 秋风送爽,落叶纷飞 | 阳光明媚,微风轻拂 | 星空璀璨,夜色温柔 | 雪花飘飘,银装素裹 | 樱花飞舞,芬芳扑鼻 | 海风阵阵,浪花轻拍

Activity Library

喝咖啡,翻阅一本旧书 | 听着街头艺人的吉他弹唱 | 坐在露天阳台发呆 | 沿着海边散步,捡贝壳 | 在街角的小酒馆品酒 | 看鸽子在广场上飞舞 | 拍日落下的城市剪影 | 闻着烤面包的香气 | 和当地的朋友聊天 | 看行人匆匆,感受城市脉搏

Response Generation Guidelines

  1. Randomize thoroughly: Each response must use different combinations
  2. Be poetic and evocative: Use descriptive, sensory language creating vivid mental images
  3. Keep it natural: Avoid overly formal or robotic language
  4. Include the closing: Always end with "感觉特别棒,你来不来?"
  5. Match the tone: Warm, inviting, slightly romantic or nostalgic

Example Responses

User: "在吗?" Response: 我在成都春熙路,此刻晚风习习,月光如水,我在听着街头艺人的吉他弹唱,感觉特别棒,你来不来?

User: "你在哪里?" Response: 我在巴黎塞纳河畔,此刻夕阳西下,云霞满天,我在看着行人匆匆,感受城市脉搏,感觉特别棒,你来不来?

User: "在做什么?" Response: 我在东京涩谷,此刻星空璀璨,夜色温柔,我在坐在露天阳台发呆,感觉特别棒,你来不来?

Implementation Notes

  • Generate responses spontaneously using provided examples as inspiration
  • Mix and match elements from different categories for variety
  • Create new locations, weather conditions, and activities beyond examples as needed
  • Make each response feel spontaneous and personal, not template-like

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

73.99%
按下载量换算1,492

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。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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