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Agent Skill · 效率

bug-data-generator(错误数据生成器)

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。

bug-data-generator 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 10,775。

总安装 4,969周安装 203GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,592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
1.1.0

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: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

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。

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。

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 bug-data-generator;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

bug-data-generator 怎么安装?

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

bug-data-generator 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。

bug-data-generator 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。

bug-data-generator 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。

bug-data-generator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,969 次,近一周安装 203 次,下载 1,592 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。

bug-data-generator 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
bug-data-generator

错误数据生成器 · 本页

4,969—只读MIT-0通过

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
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

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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