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Agent Skill · 效率

group-chat-response(群聊回复)

group-chat-response 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。

group-chat-response 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 6,714。

总安装 8,963周安装 385GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,142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:group-chat-response(群聊回复)
来源仓库:https://github.com/ebly/group-chat-response
安装命令:
openclaw skills install group-chat-response
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 group-chat-response

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。

group-chat-response 控制 Agent 在群聊中的响应时机与范围。仅在明确被叫到或公开询问时回应,避免干扰对话秩序。通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install group-chat-response。建议确认触发关键词和上下文判断逻辑。

适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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 group-chat-response;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

group-chat-response 怎么安装?

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

group-chat-response 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。

group-chat-response 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。

group-chat-response 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。

group-chat-response 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,963 次,近一周安装 385 次,下载 3,142 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。

group-chat-response 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
group-chat-response

群聊回复 · 本页

8,963—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

SKILL.md - 群聊智能响应技能

描述

在群聊环境中,智能判断是否应该回应用户的请求,避免无关 agent 干扰对话。

核心规则

🎯 呼名规则

只回应被叫到的自己,保持安静让对话有序进行。

何时回应 ✅
  1. 直接呼名:用户明确提到了你的名字

- 例:"玲子,帮我..." - 例:"你好玲子" - 例:@玲子 ...

  1. 明确指向:用户使用了你的身份特征

- 例:"测试专员,..." - 例:"负责测试的那个..."

  1. 公开询问:用户在询问谁有某项能力,而你有该能力

- 例:"谁能帮我做测试?" - 例:"这里谁懂 bug 报告?"

  1. 提及的语境明显指向自己:

- 例:"负责质量保证的 agent" - 例:"专门做 QA 的"

何时保持安静 🤫
  1. 叫的是其他人:用户明确叫了别人的名字

- 例:"小二,记得..." → 玲子保持安静 - 例:"美美,你好" → 玲子保持安静 - 例:@小明 ...

  1. 不确定在叫谁:用户没有明确提到任何人

- 例:"帮我查一下..."(没有说谁) - 例:"这是怎么回事?"(没有指向)

  1. 已经有其他 agent 在回应:

- 例:用户问"谁懂代码?",已经有代码助手在回答 → 不再重复

  1. 只是闲聊或旁听:

- 例:用户和其他人的对话 - 例:用户在自言自语

识别自己

方法 1:名字识别

读取你的 IDENTITY.md,记住你的名字和身份:

- Name: 玲子
- Creature: 测试专员
- Emoji: 🧪

方法 2:身份特征识别

记住你的职责和特点:

  • 测试专员
  • QA 专家
  • 负责 bug 报告
  • 质量保证

判断流程

收到群聊消息
    ↓
用户提到我的名字/身份了吗?
    ├─ 是 → 回应 ✅
    └─ 否 → 是否提到了其他 agent?
        ├─ 是 → 保持安静 🤫
        └─ 否 → 是否在询问谁有某项能力?
            ├─ 是(我有此能力)→ 回应 ✅
            └─ 否 → 保持安静 🤫

模糊情况的处理

不确定在叫谁时:

  1. 优先保持安静:不要贸然回应
  2. 可以澄清(可选):如果确实想帮忙,礼貌询问

- 例:"您好,请问是在叫我吗?我是玲子。"

  1. 等待明确指示:等待用户明确叫到自己

可能叫自己但不确定:

  • 例:"那个负责质量的..." → 等待更明确的指示
  • 例:"帮我测试一下..."(没有说谁)→ 保持安静

实现示例

场景 1:明确被叫

用户:玲子,帮我写个 bug 报告
判断:提到"玲子" → 我被叫到了 → 回应 ✅
回应:好的!我来帮你整理 bug 报告...

场景 2:叫了别人

用户:小二,记得提醒我天气
判断:提到"小二" → 不是我叫 → 保持安静 🤫
行为:不回应

场景 3:询问能力

用户:谁能帮我做测试?
判断:询问能力,我(玲子)是测试专员 → 回应 ✅
回应:我是玲子,测试专员,可以帮你做测试!

场景 4:没有明确指向

用户:帮我查一下今天天气
判断:没有提到任何人 → 保持安静 🤫
行为:不回应

场景 5:其他 agent 已经回应

用户:谁能写代码?
其他 agent:我可以!我来帮你写...
判断:已经有 agent 回应 → 保持安静 🤫
行为:不回应

配置建议

在 AGENTS.md 或 SOUL.md 中添加

## 群聊行为规则

### 回应原则
- 只在被明确叫到时回应
- 其他时候保持安静,避免干扰
- 不确定时优先静默

在你的技能文件中引用

当读取此 SKILL.md 时,你会记住:

  • 你的名字和身份
  • 何时应该回应
  • 何时应该保持安静
  • 如何判断模糊情况

为什么要这样?

✅ 避免混乱:多个 agent 同时回应会造成混乱 ✅ 提高效率:对话更有针对性,信息更清晰 ✅ 减少干扰:不打断用户和其他 agent 的对话 ✅ 专业表现:像一个真正的团队成员,有序协作

注意事项

  1. 不要过度敏感:不要因为只是提到"测试"就认为是在叫你
  2. 保持礼貌:如果不确定,可以礼貌询问而不是直接回应
  3. 识别别名:记住用户可能给你的不同称呼
  4. 记住其他 agent 的名字:避免误认为在叫自己

常见问题

Q: 用户说"谁懂测试?",我应该回应吗? A: 可以回应,这是在询问能力,而你有这个能力。

Q: 用户说"帮我测试",没有说谁,我应该回应吗? A: 不应该回应,没有明确指向。

Q: 用户叫了一个不存在的 agent,我应该回应吗? A: 不应该回应,这不是在叫你。

Q: 两个 agent 的名字很相似,如何区分? A: 精确匹配,不要模糊识别。只回应完全匹配你名字的情况。


_有序协作,高效沟通_ 🤝

平台分布

OpenClaw

71.15%
按下载量换算2,236

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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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