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Agent Skill · 开发

copaw-ops(科巴行动)

copaw-ops 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

copaw-ops 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 17,811。

总安装 376周安装 16GitHub Stars 534下载 132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
unknown

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:copaw-ops(科巴行动)
来源仓库:https://github.com/chujianyun/skills
仓库路径:skills/copaw-ops
安装命令:
npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill copaw-ops
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill copaw-ops

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网或文件读写。copaw-ops 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/copaw-ops

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill copaw-ops;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

    它需要接触敏感数据,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

copaw-ops 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/chujianyun/skills --skill copaw-ops。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

copaw-ops 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

copaw-ops 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

copaw-ops 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

copaw-ops 用的人多吗?

公开数据是累计安装 376 次,近一周安装 16 次,下载 132 次,GitHub 534 星。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。

copaw-ops 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
copaw-ops

科巴行动 · 本页

376534接触敏感数据未明确有提醒

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

CoPaw Ops

本技能用于 CoPaw 的日常巡检、故障定位与恢复操作,优先给出可执行命令和最短恢复路径。

设计模式

本 skill 主要采用:

  • Tool Wrapper:提供 CoPaw 命令、诊断路径和参考资料
  • Runbook / Pipeline:按"状态检查 → 问题分流 → 选择修复动作 → 验证结果"的顺序执行
  • Reviewer(轻度):先判断问题类型,再决定是否需要恢复动作

Gotchas

  • 不要一上来就重启或重置,先看状态和症状
  • 涉及重启、reload、init --force、重置、配置修改等高影响动作时,要先向用户说明再执行
  • 不要把模型问题、渠道问题、daemon 问题、cron 问题混成一个通用修复命令
  • 不要假装 Magic Commands 在所有环境都可用,要先判断当前渠道/环境是否支持
  • 修复后一定要回到状态检查,不要停在"命令执行了"
  • 多 agent 环境:检查和修复时注意指定正确的 --agent-id(默认:default)

触发场景

  • 用户要求排查 CoPaw 服务不可用、响应慢、报错。
  • 用户要求查看或修改 CoPaw 配置、模型、渠道、定时任务、会话。
  • 用户要求执行 CoPaw 重启、重载、清理、重置。
  • 用户要求 Docker / supervisord 场景下的 CoPaw 运维操作。
  • 用户要求排查多 agent 环境下的特定 agent 问题。

标准诊断流程

0. 先判断是否需要确认

以下操作默认可以直接做:

  • copaw daemon status
  • copaw daemon version
  • copaw agent list(新增)
  • copaw workspace list(新增)
  • copaw models list [--agent-id <id>]
  • copaw channels list [--agent-id <id>]
  • copaw cron list [--agent-id <id>]
  • copaw daemon logs -n 100

以下操作属于高影响动作,执行前应先向用户说明:

  • copaw daemon reload-config
  • /restart
  • /daemon restart
  • copaw init --force
  • copaw workspace delete <id>
  • 任何明确会修改配置、重连渠道、重置状态的命令

1. 基础状态检查

当用户报告 CoPaw 故障时,按以下最小闭环执行:

# 1) 基础状态(全局)
copaw daemon status
copaw daemon version

# 2) 多 agent 检查(新增)
copaw agent list              # 列出所有 agent
copaw workspace list          # 列出所有工作区

# 3) 特定 agent 检查(指定 --agent-id)
copaw models list --agent-id <id>
copaw channels list --agent-id <id>
copaw cron list --agent-id <id>

# 4) 最近日志
copaw daemon logs -n 100

# 5) 针对性恢复(按症状)
copaw daemon reload-config

2. 工作区检查(新增)

# 检查工作区结构
ls -la ~/.copaw/workspaces/

# 检查特定 agent 的工作区
ls -la ~/.copaw/workspaces/<agent-id>/

# 检查配置文件
cat ~/.copaw/workspaces/<agent-id>/agent.json

# 检查内置 skills
ls -la ~/.copaw/workspaces/<agent-id>/active_skills/

# 检查向量数据库(如果启用)
ls -la ~/.copaw/workspaces/<agent-id>/file_store/

若在聊天渠道中可直接执行 Magic Commands,则优先:

/status
/restart
/daemon logs 50

故障分流

服务无响应

  1. 先 /restart,再 copaw daemon reload-config
  2. 检查工作区是否正常:ls -la ~/.copaw/workspaces/
  3. 检查 agent 是否启动:copaw agent list
  4. 仍失败再按部署方式重启进程

配置错误

  1. copaw daemon reload-config + copaw daemon logs -n 200
  2. 检查 agent.json 配置:cat ~/.copaw/workspaces/<id>/agent.json
  3. 必要时 copaw init --force

渠道断连

  1. copaw channels list --agent-id <id> 检查配置
  2. copaw channels config <channel> --agent-id <id> 查看详细配置
  3. 针对特定渠道:

- 钉钉:检查 client_id, client_secret, robot_code;使用 dingtalk_channel skill 自动连接 - 飞书:检查 app_id, app_secret, encrypt_key - QQ:检查 app_id, client_secret

  1. /daemon restart 重启服务

模型调用失败

  1. copaw models list --agent-id <id> 检查当前模型
  2. copaw models config-key <provider> --agent-id <id> 检查 API key
  3. copaw models set-llm --agent-id <id> 切换模型

定时任务不执行

  1. copaw cron list --agent-id <id> 列出所有任务
  2. copaw cron state <job_id> --agent-id <id> 检查任务状态
  3. 检查 jobs.json:cat ~/.copaw/workspaces/<id>/jobs.json
  4. copaw cron resume <job_id> --agent-id <id> 恢复任务
  5. copaw cron run <job_id> --agent-id <id> 手动执行测试

内置 Skills 故障(新增)

  1. 检查 skill 是否存在:ls ~/.copaw/workspaces/<id>/active_skills/
  2. 检查依赖项:

- Office skills(docx/pptx/xlsx):检查 Python 依赖库 - PDF skill:检查 PDF 工具(pdfplumber 等) - himalaya skill:检查邮件配置 - browser_visible skill:检查浏览器连接

上下文爆满

  1. /compact 或 /new
  2. 用 /history 验证 Token 使用

钉钉渠道特殊处理(新增)

  1. 检查配置: copaw channels config dingtalk --agent-id <id>
  2. 检查必填字段:

- client_id - client_secret - robot_code(可选)

  1. 使用自动连接 skill: # 需要可视化浏览器 copaw skills run dingtalk_channel --agent-id <id>
  2. 检查机器人是否发布(重要!)
  3. 检查 Stream 模式配置

成功判定标准

  • copaw daemon status 正常,且无关键报错。
  • copaw agent list 显示所有 agent 正常。
  • copaw channels list --agent-id <id> 渠道状态符合预期。
  • copaw models list --agent-id <id> 当前模型可用。
  • copaw cron list --agent-id <id> / copaw cron state <job_id> 显示任务正常。
  • 工作区结构完整:agent.json 存在,active_skills/ 存在。
  • 最近日志未持续出现相同错误。

按需加载参考

  • 常用命令与巡检清单:references/copaw_commands.md
  • 故障恢复策略:references/copaw_recovery.md
  • 多 agent 架构说明:references/multi_agent.md(新增)
  • 内置 skills 说明:references/builtin_skills.md(新增)

回复模板

向用户汇报时使用以下结构:

  1. 现象:用户侧症状 + 影响范围
  2. 诊断:执行过的命令与关键输出(注明 agent-id)
  3. 处理:已执行恢复动作
  4. 结果:当前状态是否恢复
  5. 建议:后续预防或观察项

多 Agent 环境注意事项

  1. 默认 agent:所有命令默认操作 default agent
  2. 指定 agent:使用 --agent-id <id> 参数指定
  3. 工作区隔离:每个 agent 有独立的工作区、配置、skills
  4. 批量操作:暂不支持批量操作所有 agent,需要逐个检查
  5. 日志查看:daemon 日志包含所有 agent,需要过滤查看

常见错误

Agent 不存在

Error: Agent 'xxx' not found

解决:

  1. 检查 agent 列表:copaw agent list
  2. 创建新 agent:copaw workspace create <id>

工作区损坏

Error: Workspace directory not found

解决:

  1. 检查工作区:ls -la ~/.copaw/workspaces/
  2. 重新初始化:copaw init --force

内置 Skill 加载失败

Error: Failed to load skill 'xxx'

解决:

  1. 检查 skill 目录:ls ~/.copaw/workspaces/<id>/active_skills/
  2. 检查依赖项:pip list
  3. 查看详细错误:copaw daemon logs -n 200

平台分布

Codex

38.24%
按下载量换算50

Claude

27.23%
按下载量换算36

Cursor

17.77%
按下载量换算23

Gemini CLI

9.56%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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