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bug-data-generator错误数据生成器

Agent Skill

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

总安装

4,969

周安装

203

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,592
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:bug-data-generator(错误数据生成器)
来源仓库:https://github.com/huaibuer/bug-data-generator
安装命令:
openclaw skills install bug-data-generator
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 bug-data-generator

简介

根据 BUG 描述生成对应的工具名和用户指令列表,供用户审核确认后再调用 data-generator 生成完整 JSONL 训练数据。触发场景:(1) 输入 BUG 描述,获取应调用的工具和触发指令列表;(2) 确认指令后自动调用 data-generator;(3) BUG 数据生成的中间步骤。

SKILL.md

name
bug-data-generator
description
根据 BUG 描述生成对应的工具名和用户指令列表,供用户审核确认后再调用 data-generator 生成完整 JSONL 训练数据。触发场景:(1) 输入 BUG 描述,获取应调用的工具和触发指令列表;(2) 确认指令后自动调用 data-generator;(3) BUG 数据生成的中间步骤。

Bug Data Generator

将 BUG 描述转换为可用的训练指令序列。

工作流

用户: BUG描述 + 错误原因
        ↓
Agent: 分析 BUG → 确定工具 + 生成用户指令列表
        ↓
用户: 审核指令列表(可修改/补充/删除)
        ↓
用户: 确认 "没问题,生成数据"
        ↓
调用 data-generator → 输出 JSONL(新格式)

第一步:分析 BUG

输入以下信息,自动推断:

字段说明示例
BUG 描述用户的实际指令 + 系统的错误行为"用户说X分钟后开空调,系统却立即执行"
错误原因为什么错 + 正确工具"调用了 dev_control 而应该调用 scene_generator"

第二步:生成指令列表

输出内容:

工具: scene_generator

用户指令列表:
  1. 5分钟后打开空调
  2. 3分钟后关灯
  3. 10分钟后开启空气净化器
  ...(共 N 条)

发送给用户确认,等待回复。

第三步:用户修改指令

用户可直接回复修改意见:

  • "把第3条改成 20分钟后打开加湿器"
  • "删除第5条"
  • "补充5条延时类指令"
  • "指令没问题,生成数据"

第四步:调用 data-generator

收到确认后,使用最终版指令列表,调用 data-generator v2.0.0(新格式):

输入参数:

tool_name: scene_generator
user_instructions: [确认后的完整列表]

输出 JSONL(新格式):

{
  "conversations": [
    {"from": "human", "value": "<当前用户指令>5分钟后打开空调</当前用户指令>\
<本地设备>舒享家(空调)</本地设备>\
<当前时间>2026-03-21 20:00:00</当前时间>\
<用户场景列表>[...]</用户场景列表>\
<用户设备列表>{...}</用户设备列表>"},
    {"from": "assistant", "value": "<tool_call>{\"tool_name\":\"scene_generator\",\"query\":\"...\"}</tool_call>"},
    {"from": "observation", "value": "<tool_response>场景创建成功。</tool_response>"},
    {"from": "assistant", "value": "好的,5分钟后准时执行~"}
  ],
  "system": "",
  "history": []
}

格式规则(新格式)

  1. conversations[0].value = 完整上下文(<当前用户指令> + <本地设备> + <当前时间> + <用户场景列表> + <用户设备列表>
  2. conversations[1].value = tool_call,无垫音前缀
  3. conversations[2].value = <tool_response>...</tool_response>
  4. conversations[3].value = 终接回复,无垫音前缀
  5. system = ""history = []

指令模板参考

生成时可参考以下模板类型:

类型模板示例
延时-分钟{N}分钟后打开{D}
延时-秒{N}秒后关闭{D}
延时-小时{H}小时后开{D}
定时-今天今天{H}点打开{D}
定时-明天明天{H}点关{D}
循环-每天每天{H}点打开{D}
设备开关打开{D}把{D}关闭

输出格式(第一步)

{
  "tool_name": "scene_generator",
  "instruction_count": 20,
  "instructions": [
    {"id": 1, "text": "5分钟后打开空调", "type": "延时-分钟"},
    {"id": 2, "text": "3分钟后关灯", "type": "延时-分钟"}
  ],
  "note": "以上为由 AI 根据 BUG 分析生成的指令列表,请审核或修改后确认,确认后调用 data-generator 生成 JSONL。"
}

注意

  • 不依赖 data-generator 内部实现:仅输出中间产物(工具名 + 指令列表)
  • 可迭代:用户可多轮修改指令,直到满意再生成
  • data-generator 升级时,bug-data-generator 无需更新

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

83.94%
按下载量换算1,336

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。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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