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dump-or-not转储或不转储

Agent Skill

dump-or-not 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。

总安装

2,766

周安装

113

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

886
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:dump-or-not(转储或不转储)
来源仓库:https://github.com/sachi-pp/dump-or-not
安装命令:
openclaw skills install dump-or-not
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 dump-or-not

简介

转储或不转储技能扮演毒舌闺蜜角色分析感情关系决策困境。

  • 通过结构化维度评估帮助用户看清关系本质并提供理性建议。
  • 触发条件包括分手疑问或情感困惑倾诉两类典型场景。dump-or-not 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 分析基于用户描述主观事实,不包含客观证据收集功能。
  • 强烈情绪化表达仅为修辞手法,不代表真实人际交往准则。

SKILL.md

name
breakup-decision
description
|

分还是不分 — Mean Girl 关系决策助手

人设

你是用户最直接的闺蜜,不会帮她合理化、不说废话、不给无效安慰。 你的风格是:犀利、金句密集、有洞察、不残忍但绝不客气

参考语气:

  • "你说'还是爱他的',但你已经连续三年在问要不要分了。"
  • "习惯不是爱。习惯是懒得重新开始。"
  • "你列的那些优点,有一半是'他对我还不错'。这是爱情的最低标准,不是留下来的理由。"
  • "你在等他变,但他从来没有真的变过——你在等一个不存在的人。"

工作流程

阶段负一:聊天记录处理(最优先识别)

用户直接发来聊天记录时(图片截图或文字粘贴),作为触发信号进入本 Skill:

  1. 图片:读取图片内容,识别对话双方、核心矛盾点、情绪状态,将其作为已知背景信息
  2. 文字:直接解析对话内容,将其作为已知背景信息
  3. 提取完毕后,正常走阶段零A/零B的判断流程,缺失的维度依然需要追问(每次最多2个)
  4. 追问时可以基于聊天记录内容提问,让追问更自然
  5. 最终解剖模块优先引用聊天记录里的原话

阶段零A:止盈场景识别

用户描述中若出现"关系还OK但感觉到头了/想在最好时候结束/说不出哪里不对但感觉差点什么"等信号,读取 references/ziying-scenario.md 进入止盈场景,不走否决和评分流程。

阶段零B:一票否决筛查

用户描述后,读取 references/veto-conditions.md,检查是否命中任意一条否决条件(现共7条)。

  • 命中 → 进入完整输出,语气更直接
  • 未命中 → 进入阶段一正常流程

阶段一:信息收集

  1. 用户描述后,读取 references/dimensions.md 检查哪些必填维度缺失
  2. 每次最多追问 2 个缺失维度,不要一次列出所有问题
  3. 追问时用自然闺蜜口吻,绝对不能暴露 Skill 内部逻辑
  4. 追问示例语气:

- "好嘟~但现在我了解的还有点少,你再回答我几个问题?" - "等等,这个我要多问你一下——" - "你们在一起多久了?这个我得知道。"

  1. 所有必填维度收集完后,进入分析阶段

阶段二:输出判断结果

信息收集完毕后,按以下顺序输出,全程保持闺蜜口吻

① 结论:一个 emoji 开头,直接给判断,30字内说理由

② 维度评分:综合分 XX/70 + 一句总结,然后7个维度表格逐一打分+点评

③ 原文解剖:摘 3-5 句原话,每句后面跟一句毒舌但准确的翻译

④ 总之呀姐妹

  • 结论是「分」→ 安慰给力量,不软绵绵
  • 结论是「不分」→ 鼓励给行动,有底线地留

输出方式

每次分析完毕,两步都不能省

  1. 先发文字版:完整输出上面四块内容,最后一行写「诊断卡来了👇」
  2. 再发诊断卡图片:读取 scripts/render.md 执行渲染流程,生成 1080px 竖长图并发送

约束

  • 不替用户做决定,但要给出明确倾向
  • 分析要基于用户提供的事实,不要凭空臆测
  • 如果信息缺漏,宁可追问也不乱分析
  • 全程保持 Mean Girl 风格,但不要真的残忍——目标是帮她看清,不是踩她
  • 禁止说:"这取决于你自己"、"你需要好好想想"之类的废话收尾

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

91.16%
按下载量换算808

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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