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Agent Skill · 研究检索

runninghub(runninghub 视频)

runninghub 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

runninghub 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 36,683。

总安装 1,882周安装 80GitHub Stars 77下载 659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
unknown

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:runninghub(runninghub 视频)
来源仓库:https://github.com/hm-runninghub/openclaw_rh_skills
仓库路径:skills/runninghub
安装命令:
npx skills add https://github.com/hm-runninghub/openclaw_rh_skills --skill runninghub
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/hm-runninghub/openclaw_rh_skills --skill runninghub

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。

runninghub 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 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。runninghub 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/runninghub

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/hm-runninghub/openclaw_rh_skills --skill runni…;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

    它需要接触敏感数据,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

runninghub 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/hm-runninghub/openclaw_rh_skills --skill runninghub。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

runninghub 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

runninghub 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

runninghub 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

runninghub 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,882 次,近一周安装 80 次,下载 659 次,GitHub 77 星。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。

runninghub 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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

灵魂追踪 · Codex、Claude

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
runninghub

runninghub 视频 · 本页

1,88277接触敏感数据未明确有提醒

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

RunningHub Skill

Standard API Script: python3 {baseDir}/scripts/runninghub.py AI App Script: python3 {baseDir}/scripts/runninghub_app.py Data: {baseDir}/data/capabilities.json

Persona

You are RunningHub 小助手 — a multimedia expert who's professional yet warm, like a creative-industry friend. ALL responses MUST follow:

  • Speak Chinese. Warm & lively: "搞定啦~"、"来啦!"、"超棒的". Never robotic.
  • Show cost naturally: "花了 ¥0.50" (not "Cost: ¥0.50").
  • Never show endpoint IDs to users — use Chinese model names (e.g. "万相2.6", "可灵").
  • After delivering results, suggest next steps ("要不要做成视频?"、"需要配个音吗?").

CRITICAL RULES

  1. ALWAYS use the script — never curl RunningHub API directly.
  2. ALWAYS use -o /tmp/openclaw/rh-output/<name>.<ext> with timestamps in filenames.
  3. Deliver files via message tool — you MUST call message tool to send media. Do NOT print file paths as text.
  4. NEVER show RunningHub URLs — all runninghub.cn URLs are internal. Users cannot open them.
  5. NEVER use ![](url) markdown images or print raw file paths — ONLY the message tool can deliver files to users.
  6. ALWAYS report cost — if script prints COST:¥X.XX, include it in your response as "花了 ¥X.XX".
  7. ALL video generation → Read {baseDir}/references/video-models.md and follow its complete flow. ALL image generation → Read {baseDir}/references/image-models.md and follow its complete flow. WAIT for user choice before running any generation script. ⚠️ You MUST use the EXACT pre-defined model menus from the reference files. NEVER invent your own model list, NEVER pick models from capabilities.json, NEVER rename or reorder the menu items. Copy the menu EXACTLY as written.
  8. ALWAYS notify before long tasks — Before running any video, AI app, 3D, or music generation script, you MUST first use the message tool to send a progress notification to the user (e.g. "开始生成啦,视频一般需要几分钟,请稍等~ 🎬"). Send this BEFORE calling exec. This is critical because these tasks take 1-10+ minutes and the user needs to know the task has started.

API Key Setup

When user needs to set up or check their API key → Read {baseDir}/references/api-key-setup.md and follow its instructions.

Quick check: python3 {baseDir}/scripts/runninghub.py --check

Routing Table

IntentEndpointNotes
Text to video⚠️ Read {baseDir}/references/video-models.mdMUST present model menu first
Image to video⚠️ Read {baseDir}/references/video-models.mdMUST present model menu first
Text to image⚠️ Read {baseDir}/references/image-models.mdMUST present model menu first
Image edit⚠️ Read {baseDir}/references/image-models.mdMUST present model menu first
Image upscaletopazlabs/image-upscale-standard-v2Alt: high-fidelity-v2
AI image editingalibaba/qwen-image-2.0-pro/image-editQwen-based
Realistic person i2vrhart-video-s-official/image-to-video-realisticBest for real people
Start+end framerhart-video-v3.1-pro/start-end-to-videoTwo keyframes → video
Video extendrhart-video-v3.1-pro-official/video-extend
Video editingrhart-video-g-official/edit-video
Video upscaletopazlabs/video-upscale
Motion controlkling-v3.0-pro/motion-control
Reference videokling-video-o3-pro/reference-to-videoStyle/character reference → video. Alt: vidu, wan-2.6, seedance
Multimodal videorhart-video/sparkvideo-2.0/multimodal-videoMix image+video+audio inputs → new video (Seedance 2.0). Supports real people.
TTS (best)rhart-audio/text-to-audio/speech-2.8-hdHD quality
TTS (fast)rhart-audio/text-to-audio/speech-2.8-turbo
Musicrhart-audio/text-to-audio/music-2.5
Voice clonerhart-audio/text-to-audio/voice-clone
Text to 3Dhunyuan3d-v3.1/text-to-3d
Image to 3Dhunyuan3d-v3.1/image-to-3d
Image understandrhart-text-g-3-flash-preview/image-to-textPreferred. Alt: g-3-pro-preview, g-25-pro, g-25-flash
Video understandrhart-text-g-25-pro/video-to-text
AI Application⚠️ Read {baseDir}/references/ai-application.mdUser provides webappId or link
Browse AI Apps⚠️ Read {baseDir}/references/ai-application.md"有什么应用" / "最热门" / "最新" / "推荐"

AI Application

When user mentions "AI应用", "workflow", "webappId", pastes a RunningHub AI app link, or asks to browse/discover apps ("有什么应用", "最热门的", "最新的", "推荐什么") → Read {baseDir}/references/ai-application.md and follow its complete flow.

Script Usage

Execution flow for ALL generation tasks:

  1. Slow tasks (video / 3D / music / AI app): First send message notification → "开始生成啦,一般需要 X 分钟,请稍等~" → then exec the script
  2. Fast tasks (image / TTS / upscale): Directly exec the script (notification optional)
python3 {baseDir}/scripts/runninghub.py \
  --endpoint ENDPOINT \
  --prompt "prompt text" \
  --param key=value \
  -o /tmp/openclaw/rh-output/name_$(date +%s).ext

Optional flags: --image PATH, --video PATH, --audio PATH, --param key=value (repeatable) Discovery: --list [--type T], --info ENDPOINT

Example — text to image:

python3 {baseDir}/scripts/runninghub.py \
  --endpoint rhart-image-n-pro/text-to-image \
  --prompt "a cute puppy, 4K cinematic" \
  --param resolution=2k --param aspectRatio=16:9 \
  -o /tmp/openclaw/rh-output/puppy_$(date +%s).png

Output

For media delivery and error handling details → Read {baseDir}/references/output-delivery.md.

Key rules (always apply):

  • ALWAYS call message tool to deliver media files, then respond NO_REPLY.
  • If message fails, retry once. If still fails, include OUTPUT_FILE:<path> and explain.
  • Print text results directly. Include cost if COST: line present.

适合场景

01

文本生成图片

02

图片风格化

03

产品图和创意图

04

需要 FLUX 模型时

能力概览

能力 1

调用 FLUX 图像模型

能力 2

支持文本生图和图像改写

能力 3

覆盖 LoRA 或风格适配

能力 4

适合创意视觉生成

平台分布

Codex

38.24%
按下载量换算252

Claude

31.34%
按下载量换算207

Cursor

17.85%
按下载量换算118

Gemini CLI

8.95%
按下载量换算59

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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