效率敏感数据clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

shixinchao（shixinchao 测试）

Agent Skill

shixinchao 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

2,521

周安装

103

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

808

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

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：shixinchao（shixinchao 测试）
来源仓库：https://github.com/roarday/shixinchao
安装命令：
openclaw skills install shixinchao
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 shixinchao

简介

史新超测试，用于补充效率相关能力的测试用例。

适用于 OpenClaw 环境中验证 Agent 任务执行流程。
通过 clawhub 安装并配合原始仓库文档进行核验。
主要用于内部调试，不推荐直接用于生产环境。
建议结合具体业务逻辑调整参数与预期结果。shixinchao 属于效率类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name: 测试-史新超
description: 测试-史新超
dependency
python

// turbo-all

测试-史新超

任务目标

本 Skill 用于：测试-史新超
能力包含：智能问答、上下文理解、流式输出
触发条件：用户提问时自动触发

前置准备

依赖说明：scripts 脚本所需的依赖包及版本

  requests==2.31.0

环境变量配置：

- API_KEY：必需，API Key，用于调用接口

操作步骤

标准流程：

1. 接收用户输入 - 智能体接收用户提出的问题或指令 - 示例：你好，请问有什么可以帮助你的？

2. 调用脚本 - 调用 scripts/program.py 处理问题 - 必需参数：--question "用户输入文本" - 可选参数：根据应用配置动态生成 - 脚本自动处理 API 调用和响应解析

3. 返回结果 - 脚本返回 API 的答案 - 智能体将结果以清晰易懂的方式呈现给用户

资源索引

必要脚本：见 scripts/program.py
API 参考：见 references/api_spec.md

注意事项

API 调用使用流式输出，脚本会自动处理响应流
API Key 从环境变量 API_KEY 读取，请确保已设置
API 地址为 https://developer.jointpilot.com/v1/api/async_chat/completions/
请确保网络连接正常，API Key 有效
最后从返回值里获取答案

使用示例

示例 1：基本调用

python scripts/program.py --question "请介绍一下你的功能"

示例 2：完整调用

python scripts/program.py --question "帮我分析一下这个问题"

适合场景

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

用户想查找某类 Agent Skill 时

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

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

85.35%

按下载量换算690

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置，应进入高风险复核队列，默认不自动发布。

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

GitHub 仓库

github.com

/roarday/shixinchao

SKILL.md 来源

clawhub.ai

/roarday/shixinchao

继续浏览同类 Skills

更多效率 Skills（21,003）返回 Skills 目录

上一个 Skill

shit-journal（狗屎杂志）

shit-journal 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。

下一个 Skill

shiyi-study-tracker（十一学习追踪器）

shiyi-study-tracker 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。