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Agent Skill · 效率

college-preview(大学预习)

college-preview 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。

college-preview 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 17,386。

总安装 2,619周安装 107GitHub Stars 公开资料未说明下载 847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
1.0.0

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:college-preview(大学预习)
来源仓库:https://github.com/yedda1117/college-preview
安装命令:
openclaw skills install college-preview
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 college-preview

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。

面向大学课程期末复习的 OpenClaw 助学 skill,支持首次建档、20 天总计划、每日任务、当日小测、进度反馈与动态调整;适配计算机网络、数据结构、高等数学等课程。

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 college-preview;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

college-preview 怎么安装?

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

college-preview 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。

college-preview 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

college-preview 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。

college-preview 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,619 次,近一周安装 107 次,下载 847 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。

college-preview 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。

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
college-preview

大学预习 · 本页

2,619—权限未标注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
OpenClaw 助学——大学课程 20 天期末冲刺
slug
exam-sprint-skill
version
2.0.0
description
面向大学课程期末复习的 OpenClaw 助学 skill,支持首次建档、20 天总计划、每日任务、当日小测、进度反馈与动态调整;适配计算机网络、数据结构、高等数学等课程。
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"📘","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}}

这个 skill 是做什么的

这是一个面向大学课程期末冲刺场景的助学 skill。它的目标不是一次性回答某道题,而是围绕一次明确的考试周期,把考试信息、课程资料、复习计划、每日任务、当日测试和进度调整组织成一个连续项目。

它适用于常见高校课程的期末复习场景,例如《计算机网络》《数据结构》《操作系统》《高等数学》等。系统应先识别课程类型、考试要求、资料结构和用户当前薄弱点,再按统一流程生成计划、讲解、测试与调整。文档中的《计算机网络》只作为展示性示例,不限制本 skill 的实际适用范围。

什么时候使用

当用户需要完成以下任务时使用本 skill:

  1. 首次录入课程名称、考试时间、题型、教材、课件、笔记和每天可用时间;
  2. 生成 20 天总计划和第 1 天任务;
  3. 在后续每天通过“开始今天任务”进入当日学习流程;
  4. 在学习过程中请求讲解、例题、提示、总结或错因分析;
  5. 生成“今天的小测”或“阶段模拟题”;
  6. 提交完成情况,让系统更新进度并对未来几天做局部调整。

推荐工作区结构

所有数据建议存放在 ~/study_university_sprint/:

~/study_university_sprint/
├── 01_考试信息/
│   ├── 考试安排.md
│   ├── 课程清单.md
│   ├── 每日复习时间.md
│   └── 目标分数.md
├── 02_输入材料/
│   ├── 教材/
│   ├── 课件PPT/
│   ├── 课堂笔记/
│   ├── 教师重点/
│   └── 参考习题与往年题/
├── 03_进度记录/
│   ├── 第01天记录.md
│   ├── ...
│   └── 每周总结.md
├── 04_中间结果/
│   ├── 总体计划/
│   ├── 每日任务/
│   ├── 知识点总结/
│   ├── 习题与小测/
│   └── 反馈报告/
├── 05_最终输出/
│   ├── 最终20天计划.md
│   ├── 最终重点清单.md
│   ├── 易错点总结.md
│   ├── 模拟测试题.md
│   └── 考前3天速记版.md
└── 06_归档区/
    └── 备份笔记/

模块调用逻辑

1. 首次建档

当用户第一次输入课程、考试时间、资料、每天可用时间和当前掌握情况时,先调用 setup_profile.md 建立冲刺档案,再调用 study_scheduler.md 生成初始计划,并由 policy_guard.md 约束输出边界。

2. 首次生成

系统生成 20 天总计划、第 1 天任务和初始进度面板。此时核心依赖 study_scheduler.md 与 progress_tracker.md。

3. 每日开始

当用户发送“开始今天任务”时,系统应读取原计划、上一日记录和当前掌握状态,调用 progress_tracker.md 判断今天应正常推进、局部补强还是压缩其他内容,再由 daily_coach.md 组织当天输出。

4. 学习过程

当用户请求讲解、例题或提示时,调用 daily_coach.md。如果需要配套训练,则联合 study_scheduler.md 按当天学习范围生成对应练习。

5. 当日测试

当用户发送“生成今天测试”时,由 study_scheduler.md 负责题型结构与难度控制,并确保题目范围与当天任务一致。

6. 提交反馈

当用户提交“今天完成了 80%,错了 2 道,某知识点还不稳”一类反馈时,系统调用 progress_tracker.md 更新进度,必要时再由 daily_coach.md 给出补强建议。

7. 自动更新

系统根据反馈更新学习记录、后续计划和节奏提醒,但默认只做局部调整,不直接推翻整张 20 天总计划。

默认触发语句

  • “开始今天任务”
  • “生成今天测试”
  • “讲一下今天的重点”
  • “给我一个例题并一步步提示”
  • “这是我今天的完成情况,帮我更新进度并判断要不要调整后面三天”

强约束

  • 不直接代写作业,不伪造学习记录,不编造老师划重点;
  • 不把押题包装成确定结论,只能给出基于资料的复习建议;
  • 可以提供讲解、提示、例题、练习和纠错,但不能替代学生完成正式考核;
  • 任何计划调整都应说明依据,并保留用户最终确认。

平台分布

OpenClaw

94.13%
按下载量换算797

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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