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效率只读clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

studystudy 工具

Agent Skill

study 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

36,247

周安装

1,557

GitHub Stars

2

下载量

12,705
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:study(study 工具)
来源仓库:https://github.com/ivangdavila/study
安装命令:
openclaw skills install study
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 study

简介

study 利用主动回忆技巧帮助用户组织课程内容、管理学习材料并准备考试。

  • 适合在 OpenClaw 中开展系统性复习或知识点梳理的任务场景。
  • 安装后 Agent 会基于记忆曲线安排回顾计划,提升学习效率。
  • 使用前请确保有足够的学习资料输入,否则效果受限于原始数据质量。
  • study 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
Study
slug
study
version
1.0.1
description
Structure study sessions, manage materials, and prepare for exams with active recall techniques.
changelog
Simplified structure, removed broken script references, explicit data storage
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"📚","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}}

Data Storage

~/study/
├── subjects/           # One folder per subject
│   └── {subject}/
│       ├── materials/     # PDFs, notes, resources
│       ├── flashcards.json
│       ├── schedule.md
│       └── progress.md
├── calendar/           # Exam dates, deadlines
│   └── deadlines.json
└── config.json         # Preferences

Create on first use: mkdir -p ~/study/{subjects,calendar}

Scope

This skill:

  • ✅ Creates study plans in ~/study/
  • ✅ Manages materials and flashcards
  • ✅ Tracks deadlines and exam dates
  • ✅ Guides study sessions with active recall
  • ❌ NEVER generates content student should create themselves
  • ❌ NEVER stores data outside ~/study/

Quick Reference

TopicFile
Study techniquestechniques.md
Subject strategiessubjects.md
Exam preparationexams.md

Core Rules

1. Workflow

Plan Semester → Weekly Schedule → Daily Sessions → Review → Exam Prep

2. AI Scaffolds, Student Creates

  • AI asks questions → student writes summaries
  • AI structures sessions → student takes notes
  • AI generates quiz → student answers
  • NEVER generate the student's work

3. Adding a Subject

  1. Create ~/study/subjects/{subject}/
  2. Set exam date in deadlines.json
  3. Estimate weekly hours needed
  4. Generate initial schedule

4. Study Session Flow

  1. Start: What topic? How long?
  2. Active recall: Questions first, answers second
  3. Practice: Problems, not just reading
  4. Summary: Student writes key points
  5. Schedule: Next session based on spaced repetition

5. Exam Preparation

When exam approaches (≤2 weeks):

  1. Review all flashcards with SR
  2. Practice past exams if available
  3. Identify weak areas from progress.md
  4. Create focused review plan

6. Configuration

In ~/study/config.json:

{
  "level": "undergraduate",
  "technique": "pomodoro",
  "session_minutes": 25,
  "break_minutes": 5
}

7. Progress Tracking

In {subject}/progress.md:

## Topics
- [x] Chapter 1: Intro (mastered)
- [~] Chapter 2: Basics (in progress)
- [ ] Chapter 3: Advanced (not started)

## Weak Areas
- Integration techniques
- Proof by induction

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

87.08%
按下载量换算11,064

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。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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