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suilightsuilight 运维

Agent Skill

suilight 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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

2,228

周安装

91

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

713
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:suilight(suilight 运维)
来源仓库:https://github.com/wanyview1/suilight
安装命令:
openclaw skills install suilight
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 suilight

简介

构建多智能体知识协作平台,支持跨领域讨论。

  • 内置 100 位虚拟思想家,覆盖科学与社会科学。
  • 可用于知识沉淀、共识追踪与图谱可视化。suilight 属于运维类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 部署 Streamlit 应用需具备基础服务器环境。
  • 安装命令:openclaw skills install suilight

SKILL.md

name
suilight
description
SuiLight知识沙龙 - 多智能体知识协作平台。拥有100位虚拟思想家,覆盖26个领域(科学、哲学、社会科学等),支持跨域讨论、知识沉淀、共识追踪和知识图谱可视化。当用户需要(1)组织多角度知识讨论、(2)创建虚拟思想家角色、(3)构建知识胶囊系统、(4)实现知识图谱、(5)部署Streamlit应用时使用此skill。基于Python Streamlit构建。

SuiLight 知识沙龙

概述

SuiLight是26个领域的多智能体知识协作平台,拥有100位虚拟思想家,支持跨域讨论和知识沉淀。

特性

  • 26个领域: 科学、哲学、社会科学全覆盖
  • 100位虚拟思想家: 多角度分析问题
  • 知识图谱: 可视化知识关联
  • 共识追踪: 追踪观点演变
  • 知识胶囊: 结构化知识沉淀

技术栈

  • 后端: Python 3.9+
  • 前端: Streamlit
  • API: FastAPI
  • 存储: JSON + 文件系统

快速开始

# 克隆仓库
git clone https://github.com/wanyview1/SuiLight.git
cd SuiLight

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动UI
streamlit run ui/streamlit_app.py

# 启动API
python api/main.py

服务启动: http://localhost:8501

核心模块

1. 知识胶囊系统

from suilight.capsule import KnowledgeCapsule

# 创建知识胶囊
capsule = KnowledgeCapsule(
    title="量子纠缠原理",
    domain="物理学",
    content="量子纠缠是量子力学中...",
    tags=["量子力学", "纠缠", "非局域性"],
    confidence=0.9
)
capsule.save()

2. 虚拟思想家

from suilight.thinker import VirtualThinker

# 创建虚拟思想家
thinker = VirtualThinker(
    name="Einstein",
    domain="物理学",
    style="直觉+数学",
    expertise=["相对论", "量子力学"]
)

# 发起讨论
response = thinker.discuss(
    topic="量子意识假说",
    context="神经科学与量子物理的交叉领域"
)

3. 跨域讨论

from suilight.saloon import KnowledgeSaloon

saloon = KnowledgeSalon()

# 多领域讨论
result = saloon.cross_domain_discussion(
    topic="意识的本体论地位",
    domains=["哲学", "神经科学", "物理学", "计算机科学"],
    thinkers_per_domain=3,
    rounds=3
)

4. 知识图谱

from suilight.graph import KnowledgeGraph

graph = KnowledgeGraph()
graph.add_node("量子纠缠", domain="物理学")
graph.add_node("非局域性", domain="物理学")
graph.add_edge("量子纠缠", "非局域性", weight=0.9)
graph.visualize()

API端点

端点方法描述
/api/domainsGET获取26个领域列表
/api/thinkerGET获取虚拟思想家
/api/discussPOST发起跨域讨论
/api/capsuleGET/POST知识胶囊CRUD
/api/graphGET知识图谱数据
/api/consensusGET共识追踪数据

目录结构

suilight/
├── api/                # FastAPI后端
│   ├── main.py         # API入口
│   ├── capsule.py      # 胶囊API
│   └── thinker.py      # 思想家API
├── ui/                 # Streamlit前端
│   └── streamlit_app.py
├── tests/              # 测试
├── docs/               # 文档
│   ├── PLATFORM_DESIGN.md
│   ├── CAPSULE_SYSTEM.md
│   └── ROADMAP.md
└── demo_capsule.py     # 演示脚本

26个领域

类别领域
自然科学物理学、化学、生物学、数学、天文学、地质学
计算机科学AI/ML、数据科学、网络安全、量子计算
哲学形而上学、认识论、伦理学、美学
社会科学心理学、社会学、经济学、政治学
人文学历史学、语言学、文学、艺术
工程生物工程、材料科学、环境科学

部署

Streamlit Cloud

# 安装streamlit CLI
pip install streamlit

# 部署
streamlit deploy

Docker

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 8501
CMD ["streamlit", "run", "ui/streamlit_app.py"]

资源

  • GitHub: https://github.com/wanyview1/SuiLight
  • ClawHub: https://clawhub.com
  • 文档: docs/PLATFORM_DESIGN.md

*Built with ❤️ by KAI*

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

90.52%
按下载量换算645

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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