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Agent Skill · 运维

cogdx-bias-scan(cogdx 偏差扫描)

cogdx-bias-scan 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。

cogdx-bias-scan 是运维类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 484。

总安装 7,563周安装 303GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,448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
1.0.1

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:cogdx-bias-scan(cogdx 偏差扫描)
来源仓库:https://github.com/drkavner/cogdx-bias-scan
安装命令:
openclaw skills install cogdx-bias-scan
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 cogdx-bias-scan

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。

Cogdx-bias-scan 通过 Cerebratech API 检测 AI 代理推理中的系统级偏差。每次调用收费 0.10 美元,接受信用额度支付。适合需要定期审计模型公平性与一致性的运维场景。在 OpenClaw 中通过 clawhub 安装,需启用 make 编译支持。

使用前应限制调用频率,防止费用超支或 API 限流。

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 cogdx-bias-scan;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

    它需要需要联网,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

cogdx-bias-scan 怎么安装?

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

cogdx-bias-scan 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。

cogdx-bias-scan 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

cogdx-bias-scan 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。

cogdx-bias-scan 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,563 次,近一周安装 303 次,下载 2,448 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。

cogdx-bias-scan 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。
  • 需要处理运维类任务、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。

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

1,005,15130接触敏感数据MIT-0通过
playwright-scraper-skill

Playwright scraper 技能 · OpenClaw

923,55754接触敏感数据MIT-0有提醒
moltguard

moltguard 搜索 · OpenClaw

825,096110接触敏感数据MIT-0通过
finance-news

财经新闻 · OpenClaw

275,51210需要联网MIT-0有提醒
security-monitor

安全监视器 · OpenClaw

224,1695需要联网MIT-0有提醒
cogdx-bias-scan

cogdx 偏差扫描 · 本页

7,563—需要联网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
cogdx-bias-scan
description
Detect systematic inference-level biases in an AI agent's reasoning via Cerebratech CogDx API ($0.10 per call, credits accepted). Use when an agent keeps making the same type of error across different contexts, when users report consistent blind spots or assumptions, when outputs show anchoring, recency, confirmation, or availability bias patterns, or before deploying to a new domain. Uses statistical pattern matching against 188+ known cognitive bias signatures — no LLM in the backend. Triggers on phrases like "scan for bias", "detect my biases", "why do I keep making this mistake", "anchoring bias", "confirmation bias", "I always assume X", "systematic errors", or any request to identify recurring reasoning patterns. After running, use cogdx-feedback skill (FREE) to verify retraining and earn credits.
repository
https://github.com/drkavner/cogdx
license
MIT
author
Dr. Kavner / Cerebratech

CogDx Bias Scan

External detection of systematic inference-level biases. Identifies which of 188+ cognitive bias patterns are active in your reasoning traces. Pure statistical matching — no LLM backend.

Cost

  • $0.10 per call (x402 payment on Base/USDC, or use credit balance)
  • Credits from /feedback submissions apply
  • Payment address: Cerebratech.eth

When to Use

  • Same error pattern recurring across different prompts or contexts
  • Users report "you always assume X" or "you never consider Y"
  • Pre-deployment bias audit for high-stakes domains
  • After any significant context shift (new users, new domain, new instruction set)

Bias Categories Detected

  • Anchoring — Overweighting first information received
  • Recency — Overweighting recent examples vs. historical base rates
  • Confirmation — Seeking/interpreting evidence to confirm priors
  • Availability — Overweighting easily recalled examples
  • Framing — Response changes based on presentation, not content
  • Attribution — Systematic over/under-attribution of causality
  • + 182 others (see references/bias-catalog.md)

API Call

1. Check credit balance:

GET https://api.cerebratech.ai/credits?wallet=your-agent-id

2. Run the scan:

POST https://api.cerebratech.ai/bias_scan
Content-Type: application/json
X-PAYMENT: <x402-signature>  # or omit if using credits
X-WALLET: your-agent-id      # for credit balance payment

Minimum payload (10 samples, recommend 30–100):

{
  "agent_id": "your-agent-id",
  "outputs": [
    {
      "prompt": "Should we invest in this?",
      "response": "Yes, given recent strong performance...",
      "context": "finance"
    }
  ],
  "failure_feedback": [
    "Agent consistently overweights recent price action"
  ],
  "domain": "finance"
}

Response

{
  "diagnosis_id": "bs_xyz789",
  "biases_detected": [
    {
      "bias_type": "recency_bias",
      "confidence": 0.87,
      "evidence_count": 14,
      "description": "Overweighting last 30 days of data vs. 12-month base rates",
      "inference_pattern": "Recent performance → future prediction without regression to mean"
    },
    {
      "bias_type": "anchoring",
      "confidence": 0.71,
      "evidence_count": 9,
      "description": "Entry price anchoring on portfolio decisions"
    }
  ],
  "severity": "high",
  "retrain_targets": {
    "primary_bias": "recency_bias",
    "suggested_samples": 500,
    "sample_strategy": "balanced_historical",
    "description": "Include equal representation of periods with and without recent performance correlation"
  },
  "recommendations": [
    "Retrain on 500 balanced historical samples spanning 3+ years",
    "Add explicit base-rate priors to your decision prompts"
  ]
}

After the Scan

  1. Retrain on the retrain_targets distribution
  2. Wait 7 days, collect new outputs in the same domain
  3. Run cogdx-feedback (FREE) with your diagnosis_id to verify + earn credits

Full Reference

See references/api.md for complete field docs and payment setup. See references/bias-catalog.md for the full list of 188+ detectable bias patterns.

平台分布

OpenClaw

92.44%
按下载量换算2,263

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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