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Agent Skill · 效率

bingbing-xiajiang(冰冰下江)

bingbing-xiajiang 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。

bingbing-xiajiang 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,287。

总安装 9,549周安装 406GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,345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
1.4.0

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:bingbing-xiajiang(冰冰下江)
来源仓库:https://github.com/e2e5g/bingbing-xiajiang
安装命令:
openclaw skills install bingbing-xiajiang
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 bingbing-xiajiang

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

蜂兵虾将——AI 牛马团队协助全行业热点监控、内容创作与趋势洞察。适用于金融、医疗、教育等多领域自动化信息处理与执行。四角色分工:整理、策略、预测与记账,形成闭环工作流。需设定行业关键词与执行节奏,避免过度整理造成干扰。输出为辅助建议,重要决策请用户亲自判断与确认。

bingbing-xiajiang 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 bingbing-xiajiang;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

bingbing-xiajiang 怎么安装?

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

bingbing-xiajiang 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。

bingbing-xiajiang 需要什么权限?

权限级别是只读。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。

bingbing-xiajiang 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。

bingbing-xiajiang 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,549 次,近一周安装 406 次,下载 3,345 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。

bingbing-xiajiang 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
bingbing-xiajiang

冰冰下江 · 本页

9,549—只读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
蜂兵虾将
description
|

蜂兵虾将 V1.4

🎯 最终版本:用户自适应 - 学习用户偏好,动态调整交互

V1.4 核心升级

新功能说明
用户画像记录用户交互偏好
自适应确认根据跳过率调整确认频率
个性化输出根据偏好调整报告风格
预测服务主动预测用户下一步需求

完整执行流程

用户输入
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  查用户画像 ←─────────────────────┐ │
│  • 了解用户偏好                   │ │
│  • 获取历史交互模式               │ │
└─────────────────────────────────────┘ │
    │                                    │
    ▼                                    │
意图识别 → 智能路由 ←───────────────────┘
    │                    (参考用户偏好)
    ▼
主动感知
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           模块执行                   │
│  (串行/并行/跳过)                   │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           反思机制                   │
│  评估 → 优化 → 重试                │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
记录行为 → 更新画像 ─────────────────→ (回到用户画像)
    │
    ▼
用户确认 → 继续/退出

用户画像详解

学习数据

interface UserProfile {
  user_id: string;
  
  // 交互习惯
  confirmation_habit: {
    total_decisions: number;
    skip_count: number;
    skip_rate: number;          // 跳过率
    avg_decision_time_ms: number;
  };
  
  // 输出偏好
  output_preference: {
    detailed_count: number;
    concise_count: number;
    preferred_style: 'detailed' | 'concise' | 'balanced';
  };
  
  // 推荐接受
  recommendation: {
    total: number;
    accepted: number;
    acceptance_rate: number;
  };
  
  // 执行偏好
  execution: {
    parallel_count: number;
    serial_count: number;
    preferred_mode: 'parallel' | 'serial';
  };
  
  // 模块偏好
  module_preference: {
    module_sequence_history: string[];
    common_paths: string[];
  };
  
  updated_at: string;
}

自适应策略

用户特征系统调整
跳过率 > 60%减少确认步骤
跳过率 < 30%保持完整确认
偏好详细输出更多解释
偏好精简输出关键要点
推荐接受 > 70%多推荐
推荐接受 < 30%少推荐
偏好并行优先并行执行
偏好串行保持串行执行

V1.4 交互示例

完整交互流程

用户:帮我分析新能源汽车行业趋势
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【行业分析】
识别意图:信息获取 + 内容创作
目标行业:新能源汽车

【用户画像】
┌─────────────────────────────────────┐
│  画像:user_001                     │
│  • 跳过率:75% → 简化确认           │
│  • 输出偏好:详细(80%)           │
│  • 推荐接受:90% → 多推荐           │
│  • 执行偏好:并行                   │
└─────────────────────────────────────┘

【自适应决策】
✓ 减少确认步骤
✓ 输出详细报告
✓✓ 尝试并行 多提供推荐


━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【执行】模块1 → 模块2(并行)

【模块1 - 反思评估】
✓ 完整性:90% | 质量:8.2/10 | 可用性:92%

【模块2 - 反思评估】
✓ 完整性:88% | 质量:8.0/10 | 可用性:90%

【模块执行完成】

【自适应确认】
✓ 跳过非必要确认(跳过率75%)

摘要:
- 行业趋势:3个
- 创作方案:2套
- 预估时间:25分钟

继续到模块3/4?
1. 继续到模块3
2. 继续到模块4
3. 查看完整报告
4. 结束

请回复:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

预测性服务

用户:看看金融行业新闻

【行业分析】
识别意图:信息获取
目标行业:金融

【预测服务】
根据您的历史行为:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• 87% 概率:您会继续到模块2(创作)
• 60% 概率:您会查看详细报告
• 常用路径:模块1 → 模块2
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【预执行】
已在后台准备模块2内容(如果继续)

开始执行模块1...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

注意:以上示例适用于任何行业(金融、医疗、教育、零售、科技、新能源汽车、餐饮等)


全面自检报告

✅ 版本一致性检查

检查项状态说明
V1.0 核心保留✓串行流程、用户确认、数据传递、灵活退出
V1.1 增量引入✓意图识别、智能路由、并行执行
V1.2 增量引入✓反思机制、自动重试、优化尝试
V1.3 增量引入✓主动感知、增量更新、模式复用
V1.4 增量引入✓用户画像、自适应、预测服务

✅ 功能完整性检查

模块功能状态
模块1信息整理+过滤+评估+分级✓
模块2趋势分析+爆款分析+创作方案+发布策略✓
模块3状态分析+成长洞察+AI信件✓
模块4工具推荐+工作流记录+模板生成+效率报告✓

✅ 记忆系统检查

功能状态
五层架构(L0-L4)✓
场景化配置✓
智能检索✓
遗忘机制✓
反馈闭环✓
增量更新✓

✅ 逻辑一致性检查

检查项状态
模块执行顺序(1→2/3/4)✓
数据传递(后续模块可访问前置输出)✓
用户确认点(每模块后)✓
灵活退出(任何时候可退出)✓
记忆流转(L0→L2→L3→L4)✓
反思触发(每模块后)✓
自适应依赖(需要画像数据)✓

✅ 向后兼容性检查

配置项默认值可关闭
intent_recognitiontrue✓
smart_routingtrue✓
parallel_executiontrue✓
reflectiontrue✓
proactive_memorytrue✓
user_adaptationtrue✓
user_confirmationtrue✗ (必须开启)
data_passingtrue✗ (必须开启)
flexible_exittrue✗ (必须开启)

完整配置

const MULTI_AGENT_SYSTEM_V1_4 = {
  // 版本
  version: "1.4",
  release_date: "2026-02-25",
  
  // V1.4 功能
  user_adaptation: {
    enabled: true,
    profile_tracking: true,
    adaptive_confirmation: true,
    personalized_output: true,
    predictive_service: true
  },
  
  // V1.3 功能
  proactive_memory: {
    enabled: true,
    incremental_update: true,
    cache_ttl_hours: 168,
    reuse_bonus: 0.2
  },
  
  // V1.2 功能
  reflection: {
    enabled: true,
    auto_retry: true,
    max_retries: 3,
    dimensions: ['completeness', 'quality', 'usability']
  },
  
  // V1.1 功能
  routing: {
    intent_recognition: true,
    smart_routing: true,
    parallel_execution: true,
    patterns: ['serial', 'parallel', 'skip', '精简']
  },
  
  // V1 核心(不可关闭)
  core: {
    user_confirmation: true,
    data_passing: true,
    flexible_exit: true
  },
  
  // 模块配置
  modules: {
    module1: {
      name: "信息守护者",
      layer: "L0",
      retention: "1小时"
    },
    module2: {
      name: "内容趋势优化系统",
      layer: "L2",
      retention: "7天"
    },
    module3: {
      name: "状态洞察模块",
      layer: "L3-L4",
      retention: "90天"
    },
    module4: {
      name: "工作流沉淀系统",
      layer: "L3",
      retention: "永久"
    }
  },
  
  // 记忆系统
  memory: {
    enabled: true,
    layers: ['L0', 'L1', 'L2', 'L3', 'L4'],
    scenarios: ['duty', 'sentiment', 'workflow', 'goal', 'general']
  }
};

执行模式汇总

模式V1.0V1.1V1.2V1.3V1.4
串行执行✓✓✓✓✓
意图识别-✓✓✓✓
智能路由-✓✓✓✓
并行执行-✓✓✓✓
反思机制--✓✓✓
主动感知---✓✓
用户自适应----✓

参考文档

平台分布

OpenClaw

74.41%
按下载量换算2,489

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。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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