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Agent Skill · 开发

auto-improvement-orchestrator-skill(自动改进协调器技能)

auto-improvement-orchestrator-skill 用于辅助安全审计、权限检查和凭据风险排查,适合在 OpenClaw 中需要复核安全边界、认证流程或敏感配置时使用。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。

auto-improvement-orchestrator-skill 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,960。

总安装 3,421周安装 144GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,198核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.3

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:auto-improvement-orchestrator-skill(自动改进协调器技能)
来源仓库:https://github.com/lanyasheng/auto-improvement-orchestrator-skill
安装命令:
openclaw skills install auto-improvement-orchestrator-skill
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 auto-improvement-orchestrator-skill

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

auto-improvement-orchestrator-skill 用于辅助安全审计、权限检查和凭据风险排查,适合在 OpenClaw 中复核敏感配置时使用。支持九维结构评分与安全回归保护,适用于技能质量管控。

通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install auto-improvement-orchestrator-skill,需结合来源仓库进一步确认具体用法。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操作。

当前功能描述基于原始 README,实际能力以官方文档为准。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install auto-improvement-orchestrator-skill;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

auto-improvement-orchestrator-skill 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install auto-improvement-orchestrator-skill。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

auto-improvement-orchestrator-skill 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

auto-improvement-orchestrator-skill 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

auto-improvement-orchestrator-skill 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

auto-improvement-orchestrator-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,421 次,近一周安装 144 次,下载 1,198 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

auto-improvement-orchestrator-skill 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
auto-improvement-orchestrator-skill

自动改进协调器技能 · 本页

3,421—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
auto-improvement-orchestrator
version
2.0.0
description
>
license
MIT
triggers
author
OpenClaw Team

Auto-Improvement Orchestrator

从评估到改进到验证的完整管线,让 Skill 自动变好。

When to Use

  • 评估一个 skill 的质量(9 维打分 + 4 角色评审)
  • 自动改进 SKILL.md(生成候选→打分→执行→门禁)
  • 批量改进多个 skill(autoloop 连续运行)
  • 从 Claude Code 会话日志提取用户反馈信号
  • 对比 skill 改进前后的 Pareto front

When NOT to Use

  • 手动编辑单个 SKILL.md → 直接改文件
  • Agent 执行可靠性 → 用 execution-harness(独立仓库)
  • 纯文档生成 → 用 doc-gen
  • Prompt 优化(token 级)→ 用 DSPy

Quick Start

# 打分
python3 skills/improvement-learner/scripts/self_improve.py \
  --skill-path /your/skill --max-iterations 1

# 自动改进 5 轮
python3 skills/improvement-learner/scripts/self_improve.py \
  --skill-path /your/skill --max-iterations 5

# 从会话日志提取反馈
python3 skills/session-feedback-analyzer/scripts/analyze.py \
  --output feedback.jsonl

Architecture

11 个管线 skill 分三层:

  • 评估层: learner(9 维结构评分)、evaluator(执行测试)、session-feedback(用户反馈)
  • 改进层: generator → discriminator → evaluator → executor → gate(6 层门禁)
  • 控制层: autoloop(连续运行)、benchmark-store(Pareto front)、execution-harness(独立仓库)

辅助工具: skill-forge(造 skill)、skill-distill(合并 skill) 验证目标: prompt-hardening、deslop

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平台分布

OpenClaw

95.73%
按下载量换算1,147

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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