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Agent Skill · 开发

dg-lab(dg 实验室)

dg-lab 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

dg-lab 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,536。

总安装 6,144周安装 256GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,048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:dg-lab(dg 实验室)
来源仓库:https://github.com/yuuluo/dg-lab
安装命令:
openclaw skills install dg-lab
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 dg-lab

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。

用于控制 DG-LAB Coyote 3.0 脉冲设备,管理波形发送和强度调节。适合在 OpenClaw 中实现生物电刺激或实验设备自动化控制。通过 clawhub 安装,需 WebSocket 连接和配对设备支持。操作不当可能造成设备损坏或安全风险,建议先阅读手册。仅限授权用户使用,禁止用于非医疗或非科研目的。

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 dg-lab;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

dg-lab 怎么安装?

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

dg-lab 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。

dg-lab 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。

dg-lab 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。

dg-lab 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,144 次,近一周安装 256 次,下载 2,048 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。

dg-lab 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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
dg-lab

dg 实验室 · 本页

6,144—需要联网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
dg-lab
description
Control DG-LAB Coyote 3.0 (郊狼) pulse device via WebSocket. Manage strength, send waveform patterns, handle device pairing. Use when the user mentions 郊狼, DG-LAB, coyote, pulse device, e-stim, 脉冲, 电脉冲, waveform control, or wants to interact with dungeon-lab hardware.
homepage
https://github.com/YuuLuo/DG-LAB-Skill
metadata
openclaw
emoji
⚡
requires
bins
["python3", "node", "npm"]
network
true
files
["scripts/*", "references/*"]

郊狼控制器

通过 WebSocket 协议控制郊狼脉冲主机 3.0 的 A/B 双通道:强度调节、波形发送、设备配对。 在中文语境中,本设备称为"郊狼"(英文:DG-LAB Coyote)。与用户交流时统一使用"郊狼"。

架构

AI Agent --curl/HTTP--> ws_client.py --WebSocket--> 中继服务器 --WS--> DG-LAB APP --BLE--> 郊狼 3.0

ws_client.py 是常驻后台进程,同时维护 WebSocket 连接和本地 HTTP API(默认 127.0.0.1:8899)。

启动工作流

每次用户要求使用郊狼时,严格按以下顺序执行。每一步都必须确认成功后再进入下一步。

第 1 步:环境检查

依次检查以下环境,将结果汇总向用户报告:

# 1. Python 3
python3 --version

# 2. websockets 包
python3 -c "import websockets; print(websockets.__version__)"

# 3. Node.js + npm
node --version && npm --version

# 4. 中继服务器仓库是否已克隆
ls ~/DG-LAB-OPENSOURCE/socket/v2/backend/package.json

第 2 步:安装缺失组件

根据检查结果,帮助用户安装缺失的组件:

websockets 未安装:

pip install websockets

中继服务器仓库不存在:

cd ~ && git clone https://github.com/DG-LAB-OPENSOURCE/DG-LAB-OPENSOURCE.git
cd ~/DG-LAB-OPENSOURCE/socket/v2/backend && npm install

中继服务器依赖未安装(node_modules 不存在):

cd ~/DG-LAB-OPENSOURCE/socket/v2/backend && npm install

安装完成后重新执行第 1 步确认全部通过。

第 3 步:启动服务

# 启动中继服务器(后台)
cd ~/DG-LAB-OPENSOURCE/socket/v2/backend && npm start &

# 等待服务器就绪后启动控制器
python scripts/ws_client.py --ws-url ws://localhost:9999 --strength-limit 50 &

验证两个服务都在运行:

curl -s http://127.0.0.1:8899/status

如果返回 connected: true,继续下一步。

第 4 步:发送配对二维码

curl -s http://127.0.0.1:8899/qrcode

将返回的 qr_url 发送给用户(如果当前聊天渠道支持发送图片,确保发送的是二维码图片并确认是否成功发送),并指引:

请打开DG-LAB APP → 点击 SOCKET 控制 → 点击 连接服务器 → 扫描此二维码完成配对。

然后轮询等待配对完成:

curl -s http://127.0.0.1:8899/status

直到 paired: true。如果 30 秒内未配对成功,提醒用户重试。

第 5 步:安全确认(必须执行)

配对成功后,必须向用户确认以下安全事项,获得明确肯定回答后才能开始输出脉冲:

使用前安全确认: 1. 电极片是否已正确贴好? 2. 电极片的贴放位置是否避开了心脏投影区域两侧?(电流路径不得经过心脏) 3. 身体是否存在心脏疾病、佩戴心脏起搏器、癫痫等禁忌症? 请确认以上条件均已满足后回复"确认"。

用户未明确确认前,禁止发送任何强度或波形指令。

第 6 步:确认已连接的通道

安全确认通过后,询问用户当前连接了哪些通道:

郊狼有 A、B 两个输出通道。你当前连接了哪个(哪些)通道? - 仅 A 通道 - 仅 B 通道 - A 和 B 双通道

记录用户回答,后续所有操作只对用户已连接的通道发送指令。未连接的通道禁止发送任何强度或波形命令。

第 7 步:开始使用

通道确认后,告知用户已就绪,并展示可用操作和预设列表。

HTTP API 参考

GET /status

返回连接状态、配对状态、当前强度、安全限制。

GET /qrcode

返回 APP 扫码配对的 URL。

GET /presets

列出所有可用波形预设及其描述。

POST /strength

字段类型说明
channel"A" / "B"通道(只能使用用户已确认连接的通道)
action"set" / "increase" / "decrease"操作
valueint目标值或变化量

POST /waveform

字段类型说明
channel"A" / "B"通道(只能使用用户已确认连接的通道)
presetstring预设名(与 data 二选一)
datastring[]自定义 HEX 数组(与 preset 二选一)
durationint持续秒数(1-60,默认 5)

POST /clear

清空指定通道波形队列。{"channel": "A"}(只能操作用户已确认连接的通道)

POST /emergency-stop

紧急停止:双通道强度归零 + 清空波形队列。无需参数。

POST /stop

优雅关闭控制器进程。

可用波形预设

ID中文名时长特点
breathing呼吸1.2s缓慢淡入淡出,轻柔放松
tide潮汐2.3s平滑波浪,频率和强度渐变
combo连击2.4s快速开关脉冲,带递减尾部
quick-pinch快速按捏4.4s恒频快速交替开关
pinch-crescendo按捏渐强2.3s交替开关 + 强度逐次递增
heartbeat心跳节奏3.4s模拟心跳:强脉冲 + 间歇 + 弱脉冲
compression压缩2.1s频率递降 + 恒定满强度,压迫感
rhythm-step节奏步伐2.7s渐快的阶梯式节奏
grain-friction颗粒摩擦2.8s频率递增 + 脉冲式强度,颗粒质感
gradient-bounce渐变弹跳4.8s反复渐升 + 频率渐高,弹跳感
wave-ripple波浪涟漪5.3s分层波浪 + 阶梯升频,涟漪扩散感
rain-rush雨水冲刷7.5s轻柔点触渐变为持续冲刷
variable-tap变速敲击8.4s节奏敲击加速后进入持续高频
signal信号灯4.0s长高频信号 + 短促警告式渐升
tease-1挑逗16.3s缓慢升到顶峰骤降,反复后快速开关
tease-2挑逗28.8s降频升强反复后加速交替脉冲

使用示例:

curl -X POST http://127.0.0.1:8899/waveform \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"channel":"A","preset":"breathing","duration":10}'

自定义波形生成

使用 waveform.py 生成自定义波形数据:

python scripts/waveform.py list
python scripts/waveform.py constant 15 60 2000
python scripts/waveform.py ramp 10 0 80 3000

Python 调用:

from waveform import generate_sine, generate_pulse

data = generate_sine(freq=20, max_intensity=80, period_ms=1000, duration_ms=5000)
data = generate_pulse(freq=10, intensity=50, on_ms=200, off_ms=300, duration_ms=3000)

将生成的数据发送到设备:

DATA=$(python scripts/waveform.py constant 15 60 2000)
curl -X POST http://127.0.0.1:8899/waveform \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"channel\":\"A\",\"data\":$DATA,\"duration\":5}"

安全机制

通道限制

在第 6 步中用户会告知已连接的通道。此后严格只对已连接通道发送指令,向未连接通道发送指令无意义且可能导致意外。若用户中途更换通道连接,需重新确认。

强度上限

--strength-limit 参数(默认 50)限制可设置的最大强度值。任何超出此值的操作会被拒绝。

速率限制

连续强度命令间隔不得小于 100ms,防止意外快速递增。

紧急停止

POST /emergency-stop 立即将双通道强度归零并清空波形队列。任何时候用户说"停"、"stop"或表达不适,立即执行紧急停止。

协议验证

  • 所有波形 HEX 数据在发送前经过格式和范围校验
  • 频率范围 10-240,强度范围 0-100
  • JSON 消息长度不超过 1950 字符
  • duration 限制在 1-60 秒

连接恢复

WebSocket 断连后自动每 3 秒尝试重连。重连后需重新配对。

电极安全规则

  • 电极片禁止贴在心脏投影区域两侧(电流路径不得横穿心脏)
  • 有心脏疾病、心脏起搏器、癫痫病史的用户禁止使用
  • 皮肤破损、伤口处禁止贴放电极片
  • 首次使用必须从低强度开始,逐步增加

External Endpoints

端点方向说明
ws://HOST:PORT (默认 ws://localhost:9999)出站 → 本地中继服务器WebSocket 连接,传输设备控制指令和状态。数据不离开本机。
http://127.0.0.1:8899/*本地回环AI Agent 与 ws_client.py 之间的 HTTP 控制通道。仅监听 localhost。
https://github.com/DG-LAB-OPENSOURCE/DG-LAB-OPENSOURCE.git出站 → GitHub仅在首次安装时 clone 官方中继服务器代码,之后不再访问。

Security & Privacy

  • 所有控制通信均在本机完成:ws_client.py 连接的中继服务器运行在 localhost,HTTP API 仅监听 127.0.0.1
  • 不收集、不上传任何用户数据:本 skill 不向外部服务器发送任何使用数据、遥测或日志
  • 唯一的外部网络访问发生在首次安装时从 GitHub 克隆中继服务器仓库
  • 设备通信路径:本机中继服务器 ↔ 同一局域网内的 DG-LAB APP(通过 WebSocket),APP ↔ 郊狼设备(通过 BLE)
  • 脚本不读写用户文件系统中 skill 目录之外的任何文件(除日志输出到 stderr)

Trust Statement

本 skill 通过 WebSocket 与本地运行的 DG-LAB 官方中继服务器通信,控制指令经由用户手机上的 DG-LAB APP 转发至物理设备。所有通信均在本机或局域网内完成,不涉及第三方云服务。请确保中继服务器来源可信(仅使用 DG-LAB 官方仓库)。

参考文档

平台分布

OpenClaw

80.39%
按下载量换算1,646

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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