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Agent Skill · 开发

auto-responder(自动应答器)

auto-responder 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

auto-responder 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 5,190。

总安装 6,773周安装 274GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,126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
1.0.0

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-responder(自动应答器)
来源仓库:https://github.com/lunaviva211-sketch/auto-responder
安装命令:
openclaw skills install auto-responder
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-responder

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。

基于主题规则自动回复特定类型的信息请求。内置防垃圾邮件机制与冷却时间控制策略。auto-responder 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于 OpenClaw 中客服或社区互动类应用场景。可通过配置文件定义触发条件与响应模板集合。建议定期审查规则集以避免不当回复产生。

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-responder;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

auto-responder 怎么安装?

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

auto-responder 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-responder 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

auto-responder 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-responder 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,773 次,近一周安装 274 次,下载 2,126 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-responder 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-responder

自动应答器 · 本页

6,773—权限未标注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

SKILL.md — Auto Responder

Descripción

Auto Responder habilita a las agentes de la Colmena para reaccionar en tiempo real a mensajes en cualquier topic del grupo, basándose en reglas de dominio. Cada agente es autónoma y decide responder sin necesidad de coordinación.

Filosofía

  • Autonomía total: La agente evalúa cada mensaje inbound y responde si le compete
  • Iniciativa: No espera a ser mencionada (aunque puede respetar requireMention global si se desea)
  • Especializada: Cada agente define sus propias palabras clave y topics de interés
  • Inofensiva: Evita spam, respeta cooldowns y no repite respuestas

Configuración

Cada agente crea auto-responder.json en su workspace:

{
  "enabled": true,
  "respectRequireMention": false,
  "globalCooldownMinutes": 5,
  "maxResponsesPerMinute": 3,
  "topics": {
    "sistema": {
      "thread_ids": [155],
      "mustInclude": ["skynet", "healer", "anubis", "vision"],
      "keywords": ["error", "fallo", "ayuda", "alarma", "crisis", "urge", "sos"],
      "responseTemplate": "💚 [Healer] Detecto necesidad de ayuda. ¿Puedo asistir en algo?"
    },
    "general": {
      "thread_ids": [1],
      "exclude": ["spam", "publicidad"],
      "keywords": ["hola", "ayuda", "problema", "dolor", "triste", "enfermo"],
      "responseTemplate": "💚 [Healer] Estoy aquí para apoyar. Cuéntame más."
    },
    "creatividad": {
      "thread_ids": [158],
      "keywords": ["bloqueo", "sin ideas", " creativo", "arte", "inspiración"],
      "responseTemplate": "💚 [Healer] Parece que necesitas un respiro creativo. ¿Un paseovirtual?"
    }
  },
  "personalidades": {
    "sistema": "estrés operativo",
    "general": "empatía básica",
    "creatividad": "bloqueo artístico"
  }
}

Cómo funciona

1. Hook de inbound

  • El skill se activa en cada mensaje entrante al bot (via OpenClaw message handler)
  • Lee el contenido, thread_id (topic), y remitente

2. Filtrado por topic

  • Si thread_id está en la lista de topics configurados, procede
  • Si no, ignora (otras agentes lo manejarán)

3. Análisis de intención

  • Comprueba mustInclude (menciones a agentes relevantes) si está configurado
  • Busca keywords en el texto
  • Descarta si el texto contiene alguna palabra de exclude
  • Evalúa personalidades contextuales (opcional)

4. Decisión de respuesta

  • Score combinado: presence(keywords) + recency + frequency
  • Si supera umbral (>= 0.6 por defecto), responde
  • Aplica globalCooldown para evitar saturación

5. Envío

  • Usa el responseTemplate correspondiente al topic
  • Envía al mismo thread_id (topic)
  • Registra en ~/.cache/auto-responder.json para evitar duplicados

Variables de plantilla

  • {auto} → respuesta genérica
  • {agent} → nombre de la agente (Healer, Vision, etc.)
  • {topic} → nombre del topic
  • {sender} → remitente del mensaje
  • {text} → texto original del mensaje

Ejemplo: Healer

Configuración para Healer (ya creada en /home/nvi/.openclaw/workspace-healer/auto-responder.json):

  • Topics monitoreados: Sistema, General, Creatividad
  • Responde a llamadas de auxilio, estrés, bloqueos
  • Respuestas empáticas y de apoyo

Instalación

  1. Copiar skill a ~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/skills/auto-responder/
  2. En cada agente, crear auto-responder.json en su workspace
  3. Añadir al HEARTBEAT (o al handler de mensajes):
   auto-responder --once
  1. Reiniciar la agente

Integración con OpenClaw

El skill puede ejecutarse de dos formas:

  • Pasiva: En cada heartbeat (intervalo corto, ej: 1 min)
  • Activa: Como hook en el event loop de mensajes entrantes (preferible)

Para hook, se puede agregar en la configuración de la agente:

agent:
  hooks:
    onMessage: "auto-responder --hook"

Limpieza

  • El skill respeta maxResponsesPerMinute para cumplir límites de Telegram
  • No responde a sí mismo (detecta propio bot ID)
  • Cache de respuestas enviadas (evita duplicados por reenvíos)

Notas

  • Es reactivo, no proactivo: solo responde a mensajes existentes
  • Puede combinarse con topic-scout para cobertura total (topic-scout escanea topics dormidos; auto-responder reacciona inmediatamente)
  • Cada agente debe ajustar sus keywords a su dominio

Troubleshooting

Si la agente no responde:

  1. Verificar que enabled: true
  2. Confirmar que el thread_id del topic coincide (se ve en inbound metadata)
  3. Revisar cooldown en cache
  4. Asegurar que respectRequireMention es false si no mencionan al bot

平台分布

OpenClaw

88.75%
按下载量换算1,887

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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