Agent Skill · 运维

check（check 开发）

check 用于辅助 Python 项目开发、测试和数据处理，适合在 OpenClaw 中需要阅读 Python 代码、运行测试或整理脚本流程时使用。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。

check 是运维类 Agent Skill，可用宿主为 OpenClaw，通过ClawHub获取，权限为执行命令；许可证为 MIT-0，第三方扫描有提醒项，按安装量在运维类的 954 个 Skill 里排第 302。

总安装 12,290周安装 507GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,015核验 2026-05-01

运维执行命令 ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计提醒 OpenClaw

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：check（check 开发）
来源仓库：https://github.com/tilannlou/check
安装命令：
openclaw skills install check
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 check

这个 Skill 是做什么的

运维类 Skill 处理部署、监控、日志和云资源，多数需要较高的执行权限。

检查系统和Python环境，验证AI/ML及RAG开发所需工具、包、目录结构和配置是否完整，支持自动安装撤销依赖。

上手步骤

4 步

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
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 openclaw skills install check；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
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
按最小权限试用
它需要执行命令，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

check 怎么安装？

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

check 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。

check 需要什么权限？

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行，可能通过 openclaw skills install check 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

check 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。

check 用的人多吗？

公开数据是累计安装 12,290 次，近一周安装 507 次，下载 4,015 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。

check 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

需要执行命令，装到常用环境前要先评估影响面。
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。
需要处理运维类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

运维类 Skill 对比

6 个同类

Skill	总安装	GitHub 星	权限	许可证	扫描
docker-essentials Docker 基础 · OpenClaw	1,005,151	30	接触敏感数据	MIT-0	通过
playwright-scraper-skill Playwright scraper 技能 · OpenClaw	923,557	54	接触敏感数据	MIT-0	有提醒
moltguard moltguard 搜索 · OpenClaw	825,096	110	接触敏感数据	MIT-0	通过
finance-news 财经新闻 · OpenClaw	275,512	10	需要联网	MIT-0	有提醒
security-monitor 安全监视器 · OpenClaw	224,169	5	需要联网	MIT-0	有提醒
check check 开发 · 本页	12,290	—	执行命令	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

Environment Checker Skill

描述

检查系统环境是否满足AI/ML开发需求的工具，包括Python包、系统工具、工作区结构和RAG环境配置的检查。

功能

检查系统中安装的工具（Python、pip、Git、Docker、Node.js等）
检查Python包安装状态（AI/ML相关、RAG相关、工具类等）
检查工作区目录结构（model、utils、scripts等）
检查RAG环境配置（API密钥等）
自动安装缺失的Python包

使用方法

检查环境

检查我的开发环境
检查系统环境是否满足AI开发要求
验证Python包是否齐全

安装缺失的包

安装缺失的Python包
帮我安装所有缺失的依赖

安装特定包

安装numpy
安装langchain和openai

输入参数

无特殊参数，根据用户请求的意图自动执行相应功能

输出格式

返回JSON格式的环境检查结果，包括：

时间戳
系统信息
Python版本
检查摘要（总数、通过数、失败数、成功率）
详细的检查结果（系统工具、Python包、工作区、RAG环境）

适用场景

新环境搭建时的环境检查
AI/ML项目初始化前的依赖验证
RAG应用部署前的环境验证
定期环境维护和依赖更新

依赖

Python 3.7+
pip
系统需支持subprocess调用（大多数现代操作系统均支持）

注意事项

部分Python包可能需要较长的安装时间
安装包时可能需要网络连接
某些系统工具检查可能需要管理员权限

平台分布

OpenClaw

74.57%

按下载量换算2,994

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行，可能通过 openclaw skills install check 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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cheatsheet-generator 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料，适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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。

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checklist（checklist 搜索）

welliu/checklist

checklist 用于补充运维相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接运维相关任务时使用。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。