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Agent Skill · 研究检索

fix-llm-artifacts(FIX LLM artifacts 搜索)

fix-llm-artifacts 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

fix-llm-artifacts 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 27,492。

总安装 3,378周安装 138GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,093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
1.1.4

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:fix-llm-artifacts(FIX LLM artifacts 搜索)
来源仓库:https://github.com/anderskev/fix-llm-artifacts
安装命令:
openclaw skills install fix-llm-artifacts
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 fix-llm-artifacts

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

应用先前 review-llm-artifacts 运行中的修复,并进行安全/风险分类

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 fix-llm-artifacts;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

    它需要执行命令,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

fix-llm-artifacts 怎么安装?

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

fix-llm-artifacts 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。

fix-llm-artifacts 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install fix-llm-artifacts 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

fix-llm-artifacts 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。

fix-llm-artifacts 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,378 次,近一周安装 138 次,下载 1,093 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。

fix-llm-artifacts 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

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7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
fix-llm-artifacts

FIX LLM artifacts 搜索 · 本页

3,378—执行命令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
fix-llm-artifacts
description
Applies fixes from a prior review-llm-artifacts run, with safe/risky classification
disable-model-invocation
true

Fix LLM Artifacts

Apply fixes from a previous review-llm-artifacts run with automatic safe/risky classification.

Usage

/beagle-core:fix-llm-artifacts [--dry-run] [--all] [--category <name>]

Flags:

  • --dry-run - Show what would be fixed without changing files
  • --all - Fix entire codebase (runs review with --all first)
  • --category <name> - Only fix specific category: tests|dead-code|abstraction|style

Instructions

1. Parse Arguments

Extract flags from $ARGUMENTS:

  • --dry-run - Preview mode only
  • --all - Full codebase scan
  • --category <name> - Filter to specific category

2. Pre-flight Safety Checks

# Check for uncommitted changes
git status --porcelain

If working directory is dirty, warn:

Warning: You have uncommitted changes. Creating a git stash before proceeding.
Run `git stash pop` to restore if needed.

Create stash if dirty:

git stash push -m "beagle-core: pre-fix-llm-artifacts backup"

3. Load Review Results

Check for existing review file:

cat .beagle/llm-artifacts-review.json 2>/dev/null

If file missing:

  • If --all flag: Run review-llm-artifacts --all --json first
  • Otherwise: Fail with: "No review results found. Run /beagle-core:review-llm-artifacts first."

If file exists, validate freshness:

# Get stored git HEAD from JSON
stored_head=$(jq -r '.git_head' .beagle/llm-artifacts-review.json)
current_head=$(git rev-parse HEAD)

if [ "$stored_head" != "$current_head" ]; then
  echo "Warning: Review was run at commit $stored_head, but HEAD is now $current_head"
fi

If stale, prompt: "Review results are stale. Re-run review? (y/n)"

4. Partition Findings by Safety

Parse findings from JSON and classify by fix_safety field:

Safe Fixes (auto-apply):

  • unused_import - Unused imports
  • todo_comment - Stale TODO/FIXME comments
  • dead_code_obvious - Obviously unreachable code
  • verbose_comment - Overly verbose LLM-style comments
  • redundant_type - Redundant type annotations

Risky Fixes (require confirmation):

  • test_refactor - Test structure changes
  • abstraction_change - Class/function extraction
  • code_removal - Removing functional code
  • mock_boundary - Test mock scope changes
  • logic_change - Any behavioral modifications

5. Apply Safe Fixes

If --dry-run:

## Safe Fixes (would apply automatically)

| File | Line | Type | Description |
|------|------|------|-------------|
| src/api.py | 15 | unused_import | Remove `from typing import List` |
| src/models.py | 42 | verbose_comment | Remove 23-line docstring |
...

Otherwise, spawn parallel agents per category with Task tool:

Task: Apply safe fixes for category "{category}"
Files: [list of files with findings in this category]
Instructions: Apply each fix, preserving surrounding code. Report success/failure per fix.

Categories to parallelize:

  • style - Comments, formatting
  • dead-code - Imports, unreachable code
  • tests - Test-related safe fixes
  • abstraction - Safe refactors

6. Handle Risky Fixes

For each risky fix, prompt interactively:

[src/services/auth.py:156] Remove seemingly unused authenticate_legacy() method?
This method has no callers in the codebase but may be used externally.
(y)es / (n)o / (s)kip all risky:

Track user choices:

  • y - Apply this fix
  • n - Skip this fix
  • s - Skip all remaining risky fixes

7. Post-Fix Verification

Detect project type and run appropriate linters:

Python:

# Check if ruff config exists
if [ -f "pyproject.toml" ] || [ -f "ruff.toml" ]; then
    ruff check --fix .
    ruff format .
fi

# Check if mypy config exists
if [ -f "pyproject.toml" ] || [ -f "mypy.ini" ]; then
    mypy .
fi

TypeScript/JavaScript:

# Check for eslint
if [ -f "eslint.config.js" ] || [ -f ".eslintrc.json" ]; then
    npx eslint --fix .
fi

# Check for TypeScript
if [ -f "tsconfig.json" ]; then
    npx tsc --noEmit
fi

Go:

if [ -f "go.mod" ]; then
    go vet ./...
    go build ./...
fi

8. Run Tests

# Python
if [ -f "pyproject.toml" ] || [ -f "pytest.ini" ]; then
    pytest
fi

# JavaScript/TypeScript
if [ -f "package.json" ]; then
    npm test 2>/dev/null || yarn test 2>/dev/null || true
fi

# Go
if [ -f "go.mod" ]; then
    go test ./...
fi

9. Report Results

## Fix Summary

### Applied Fixes
- [x] src/api.py:15 - Removed unused import `List`
- [x] src/models.py:42-64 - Removed verbose docstring
- [x] src/auth.py:156-189 - Removed dead method (user confirmed)

### Skipped Fixes
- [ ] src/services/cache.py:23 - User declined risky fix
- [ ] tests/test_api.py:45 - Test refactor skipped

### Verification Results
- Linter: PASSED
- Type check: PASSED
- Tests: PASSED (42 passed, 0 failed)

### Diff Summary

git diff --stat


## Cleanup

On successful completion (all verifications pass):

rm .beagle/llm-artifacts-review.json


If any verification fails, keep the file and report:

Review file preserved at .beagle/llm-artifacts-review.json Fix issues and re-run, or restore with: git stash pop


## Example

Preview all fixes without applying

/beagle-core:fix-llm-artifacts --dry-run

Fix only dead code issues

/beagle-core:fix-llm-artifacts --category dead-code

Full codebase scan and fix

/beagle-core:fix-llm-artifacts --all

Fix style issues only, preview first

/beagle-core:fix-llm-artifacts --category style --dry-run

平台分布

OpenClaw

91.38%
按下载量换算999

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install fix-llm-artifacts 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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