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Agent Skill · 效率

foreshadowing-tracker(预示追踪器)

foreshadowing-tracker 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。

foreshadowing-tracker 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 14,012。

总安装 3,525周安装 144GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,140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
2.0.0

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:foreshadowing-tracker(预示追踪器)
来源仓库:https://github.com/yuzhihui886/foreshadowing-tracker
安装命令:
openclaw skills install foreshadowing-tracker
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 foreshadowing-tracker

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。

伏笔追踪器 - 识别章节中的伏笔并追踪回收状态。当需要管理伏笔、确保前后呼应时使用,支持新增伏笔识别、待回收伏笔提醒、已回收伏笔标记。

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 foreshadowing-tracker;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

foreshadowing-tracker 怎么安装?

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

foreshadowing-tracker 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。

foreshadowing-tracker 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。

foreshadowing-tracker 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。

foreshadowing-tracker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,525 次,近一周安装 144 次,下载 1,140 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。

foreshadowing-tracker 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

  • 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。

先想清楚的地方

  • 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 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。

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
foreshadowing-tracker

预示追踪器 · 本页

3,525—权限未标注MIT-0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

name
foreshadowing-tracker
description
伏笔追踪器 - 识别章节中的伏笔并追踪回收状态。当需要管理伏笔、确保前后呼应时使用,支持新增伏笔识别、待回收伏笔提醒、已回收伏笔标记。

Foreshadowing Tracker - 伏笔追踪器

Overview

自动识别章节中的伏笔(暗示、铺垫、悬念),追踪伏笔的回收状态,生成详细的伏笔追踪报告,帮助保持故事前后呼应。

使用场景:

  • 需要识别章节中的新伏笔
  • 需要追踪伏笔是否已回收
  • 需要避免遗忘重要伏笔
  • 需要确保故事前后呼应

伏笔类型

类型说明示例
暗示隐晦提示未来事件"他不知道,这将是最后一次见面"
铺垫为后续情节做准备"桌上放着一把古老的钥匙"
悬念引发读者好奇"门后传来奇怪的声音"
flag角色说出的话"等这件事结束,我就..."

CLI 使用

# 基本用法
python3 scripts/track_foreshadowing.py --book-dir projects/my-novel --chapter chapters/chapter-01.md

# 指定伏笔记录文件
python3 scripts/track_foreshadowing.py \
  --book-dir projects/my-novel \
  --chapter chapters/chapter-01.md \
  --record data/foreshadowing.json

# 输出报告到文件
python3 scripts/track_foreshadowing.py \
  --book-dir projects/my-novel \
  --chapter chapters/chapter-01.md \
  --output reports/chapter-01-foreshadowing.md

# 简写
python3 scripts/track_foreshadowing.py -d ./project -c chapter.md -o report.md

参数说明

参数必填说明
--book-dir / -d✅小说项目目录路径
--chapter / -c✅章节文件路径
--record / -r❌伏笔记录文件(默认 data/foreshadowing.json)
--output / -o❌输出报告文件路径

伏笔记录格式 (data/foreshadowing.json)

{
  "foreshadowings": [
    {
      "id": "FS001",
      "chapter": 1,
      "content": "桌上放着一把古老的钥匙",
      "type": "铺垫",
      "status": "pending",
      "note": "可能是打开密室的钥匙",
      "created_at": "2026-04-04"
    },
    {
      "id": "FS002",
      "chapter": 5,
      "content": "他用那把钥匙打开了密室的门",
      "type": "回收",
      "related_to": "FS001",
      "status": "resolved",
      "note": "伏笔已回收",
      "created_at": "2026-04-05"
    }
  ]
}

输出报告格式

# 伏笔追踪报告

**章节**: chapters/chapter-01.md
**检测时间**: 2026-04-04 23:58:00

## 检测概览

| 类型 | 数量 |
|------|------|
| 新增伏笔 | 3 |
| 待回收伏笔 | 5 |
| 已回收伏笔 | 2 |

## 新增伏笔

### FS003 (暗示)
**内容**: "他不知道,这将是最后一次见面"
**位置**: 第 3 段
**建议**: 后续需要安排再次见面的情节

### FS004 (铺垫)
**内容**: "桌上放着一把古老的钥匙"
**位置**: 第 7 段
**建议**: 后续需要说明钥匙的用途

## 待回收伏笔

| ID | 章节 | 内容 | 状态 |
|----|------|------|------|
| FS001 | 1 | 古老的钥匙 | pending |
| FS002 | 2 | 神秘电话 | pending |

## 已回收伏笔

| ID | 伏笔章节 | 回收章节 | 内容 |
|----|----------|----------|------|
| FS005 | 1 | 3 | 钥匙打开密室 |

依赖

  • Python 3.8+
  • rich (终端渲染)
  • PyYAML (配置文件解析)

安装依赖:

pip install -r scripts/requirements.txt

与其他技能集成

与 novel-writer 集成

# 1. 生成章节正文
python3 ../novel-writer/scripts/write_chapter.py \
  --book-dir projects/my-novel \
  --chapter 1 \
  --output chapters/chapter-01.md

# 2. 追踪伏笔
python3 scripts/track_foreshadowing.py \
  --book-dir projects/my-novel \
  --chapter chapters/chapter-01.md \
  --output reports/chapter-01-foreshadowing.md

与 quality-checker 集成

# 1. 质量检测
python3 ../quality-checker/scripts/check_quality.py \
  --input chapters/chapter-01.md

# 2. 伏笔追踪
python3 scripts/track_foreshadowing.py \
  --book-dir projects/my-novel \
  --chapter chapters/chapter-01.md

注意事项

  • 伏笔记录文件会自动创建(如不存在)
  • 支持 UTF-8 和 GBK 编码
  • 伏笔识别基于关键词匹配,可能需要人工审核
  • 建议每章完成后立即进行伏笔追踪

平台分布

OpenClaw

95.42%
按下载量换算1,088

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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