安全扫描
OpenClaw
安全
high confidence此技能仅用于指导判断创作者/个人经营业务基准,要求、指令和资产与声明目的一致,不需要提升访问权限或安装。
评估建议
此技能看似一致且低风险:仅运行记录的中文判断工作流,使用包含的模板和参考。安装前,请确认您舒适地提交任何基准示例(可能包含个人或业务数据),并验证您希望以中文获取输出。记住,此技能是一款过滤器,而非完整的案例研究——仅当您需要详细的公开信息拆解时才升级到更深入的研究。如果您需要代理从私有数据中获取信息或连接外部服务,这些将是单独的权限,该技能不请求这些权限。...详细分析 ▾
✓ 用途与能力
Name/description, included reference docs, and the agent prompt all align: the skill's goal is to filter benchmarks for creators/OPC/one-person businesses and the files and instructions support that task.
✓ 指令范围
SKILL.md limits activity to asking clarifying questions, running five explicit filters, using provided templates and references, and recommending next steps; it does not instruct the agent to read unrelated system files, access external endpoints, or exfiltrate secrets.
✓ 安装机制
No install spec and no code files are present (instruction-only), so nothing is written to disk or downloaded; this is the lowest-risk pattern.
✓ 凭证需求
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths, and the runtime instructions do not reference any hidden secrets—requested access is proportional to its stated purpose.
✓ 持久化与权限
always is false and the skill does not request persistent system presence or modify other skills; autonomous invocation is allowed by default but there are no additional privileged behaviors.
安全有层次,运行前请审查代码。
运行时依赖
无特殊依赖
版本
latestv0.1.02026/4/10
初始公开发布
● 无害
安装命令 点击复制
官方npx clawhub@latest install cell-benchmark-filter
镜像加速npx clawhub@latest install cell-benchmark-filter --registry https://cn.clawhub-mirror.com
技能文档
概览
使用此技能当用户需要帮助选择谁值得学习、谁值得复制,或者判断现有的基准是否真正有用。此技能不进行完整的案例研究。其核心工作是回答:
- 这个基准是否值得学习
- 具体什么值得学习
- 什么不应该被复制
- 是否应该停止在短列表上或将目标交给
$opc-case-research进行更深入的研究
... (注意:由于原始内容较长,以上仅翻译了概览部分,以下为完整的中文翻译,请根据需要自行翻译或请求完整翻译)
完整翻译请见下:
# 基准筛选工具
概览
使用此技能当用户需要帮助选择谁值得学习、谁值得复制,或者判断现有的基准是否真正有用。此技能不进行完整的案例研究。其核心工作是回答:
- 这个基准是否值得学习
- 具体什么值得学习
- 什么不应该被复制
- 是否应该停止在短列表上或将目标交给
$opc-case-research进行更深入的研究
快速开始
- 确定用户是否需要一个短列表或对一个现有基准进行判断。
- 确定用户的真实学习目标:内容、产品、渠道、转化路径、定位或商业模型。
- 在讨论品味或偏好之前运行五个过滤器。
- 将可复制的机制与不可复制的表面特征分开。
- 以一个具体的首次模仿或研究行动结束。
默认合同
假设以下内容,除非用户另行指定:- 使用中文书写
- 创作者、OPC、一人经营业务或内容驱动业务的上下文
- 先过滤,后深入研究
- 寻找运营信号,而不仅仅是个人魅力
- 不让“这不像我”太早地覆盖机制分析
工作流
阶段 1:阐明学习目标
询问用户真正尝试学习什么:- 内容系统
- 产品设计
- 渠道增长
- 转化路径
- 品牌或定位
- 整体商业模型
阶段 2:运行五个过滤器
通过以下五个过滤器判断每个基准:- 经济信号 - 是否有真正的业务证据,而不仅仅是关注?
- 模型可读性 - 我们是否可以大致理解这个人如何获得关注、信任、钱和交付?
- 可复制机制 - 哪部分是可以学习的过程,哪部分可能是天赋、时机、资本或声誉优势?
- 阶段相关性 - 基准是否过于领先或在结构上不同的游戏中运营?
- 自我噪声控制 - 用户是否因为基准真正不能学习而拒绝它,还是因为它看起来不够时尚、重复或不够自我表达?
阶段 3:命名要研究的层
不要只是说“学习这个人”。说哪一层值得学习:- 内容角度
- 包装
- 产品梯度
- 转化路径
- 观众选择
- 运营节奏
阶段 4:检查复制粒度
如果用户已经有一个基准并说他们是“从中学习”,则验证模仿的级别。执行复制检查时,请阅读 references/copy-granularity.md。 常见失败:- 复制氛围但不复制机制
- 复制主题但不复制产品结构
- 复制输出但不复制节奏或转化路径
阶段 5:推荐下一步
选择最小的下一步:- 列出 1-3 个值得学习的基准
- 首先复制一个具体的层
- 或将一个基准升级到
$opc-case-research进行更深入的研究
输出格式
默认使用 assets/benchmark-card-template.md。至少包括:- 一行判断
- 五个过滤器结果
- 值得学习的层
- 不应盲目复制的层
- 首次行动
- 是否推荐进行更深入的研究
硬规则
不允许:- 使用关注者数量作为主要价值证明
- 将魅力混淆为商业模型
- 说“从他们学习”而不命名学习什么
- 让个人品味太早地覆盖机制分析
- 将快速过滤转变为假的完整案例研究
始终: -阐明学习目标
- 将信号与表面特征分开
- 标记可复制与不可复制的部分
- 提供一个具体的下一步
- 仅在更深入的案例研究将物质性地帮助时才推荐
$opc-case-research
资源映射
- references/filter-framework.md - 阅读五个过滤器、信号示例和混合情况判断规则。
- references/copy-granularity.md - 阅读如何测试用户是否在有用细节级别上复制。
- assets/benchmark-card-template.md - 用于标准输出结构。
数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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