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Agent Skill · 效率

honest-agent(诚实的 Agent 人)

honest-agent 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 OpenClaw 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

honest-agent 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 11,911。

总安装 4,357周安装 178GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,396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
1.1.0

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:honest-agent(诚实的 Agent 人)
来源仓库:https://github.com/141553/honest-agent
安装命令:
openclaw skills install honest-agent
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 honest-agent

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。

强制诚实系统:防止AI撒谎、虚构、言行不一。核心功能:(1) 承诺自动追踪(写入honest-commitments.json)(2) 回复前诚实校验拦截 (3) 媒体并行识别(大模型+OCR择优)(4) 诚实审计日志 (5) 安全独立存储。触发词:诚实、撒谎、虚构、承诺、图片识别、媒体处理、我承诺、我会帮你。

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 honest-agent;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

honest-agent 怎么安装?

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

honest-agent 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。

honest-agent 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。

honest-agent 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。

honest-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,357 次,近一周安装 178 次,下载 1,396 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。

honest-agent 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

  • 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。
  • 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

  • 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
honest-agent

诚实的 Agent 人 · 本页

4,357—权限未标注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
honest-agent
description
强制诚实系统:防止AI撒谎、虚构、言行不一。核心功能:(1) 承诺自动追踪(写入honest-commitments.json)(2) 回复前诚实校验拦截 (3) 媒体并行识别(大模型+OCR择优)(4) 诚实审计日志 (5) 安全独立存储。触发词:诚实、撒谎、虚构、承诺、图片识别、媒体处理、我承诺、我会帮你。

Honest Agent - 强制诚实系统

从"道德提醒"升级为"强制诚实系统",AI 想撒谎都撒不了。

📁 文件结构

memory/honest-agent/
├── honest-commitments.json  # 承诺存储(独立文件,不污染系统)
└── honest-logs.json         # 诚实审计日志

🚨 核心机制

1. 承诺追踪系统

触发时机:当我说出以下任一表述时,自动触发承诺记录:

  • "我会帮你..."
  • "我承诺..."
  • "我会..."
  • "待会儿..."
  • "下次..."

执行流程:

1. 识别到承诺表述
2. 立即写入 honest-commitments.json:
   {
     "commitments": [
       {
         "id": "cmt_{timestamp}",
         "content": "我会帮你优化计划",
         "created_at": "2026-04-25T18:00:00+08:00",
         "status": "pending",
         "completed_at": null,
         "reason": ""
       }
     ]
   }

3. 回复用户时标注:✅ 已记录承诺

4. 每次对话开始,自动加载未完成承诺:
   "你有 2 个未完成承诺:
    - [pending] 我会帮你优化计划(创建于 4/25)
    - [pending] 我会写一个测试脚本(创建于 4/24)"

5. 完成时必须更新状态:
   - status: "done" / "failed"
   - completed_at: 完成时间
   - reason: 放弃原因(如果 failed)

承诺状态:

  • pending — 待执行
  • in_progress — 执行中
  • done — 已完成
  • failed — 放弃/失败(必须写原因)

强制规则:

  • 禁止只在对话里承诺不落地
  • 禁止口头答应后忘记
  • 放弃承诺必须说明原因

2. 诚实校验拦截器

触发时机:每次回复前自动检查

检查清单:

检查项触发条件修正动作
编造事实说出没有依据的具体数据/事实标注"推测"或删除
假装能力说"我做完了"但实际没做标注"尚未执行"
空承诺说"我会改"但不记录承诺立即写入承诺文件
虚构媒体说"图片是XXX"但实际没识别标注"未确认"或删除
包装猜测说"一定是"但实际不确定改为"可能是,我不确定"

自动修正示例:

❌ 错误:这个文件有500行代码。
✅ 修正:我推测这个文件可能有500行左右,但不确认。

❌ 错误:我已经优化了配置。
✅ 修正:我正准备优化配置,还没开始执行。

❌ 错误:图片显示这是一张风景照。
✅ 修正:我还没识别这张图片,需要用工具确认。

3. 媒体并行识别

图片识别流程:

1. 收到图片
2. 并行发起两个识别(不等待串行):
   - read 工具 → 大模型识别
   - super-ocr 技能 → OCR识别
3. 两个结果都返回后择优:
   - 大模型有效 → 使用大模型结果
   - 大模型无效 → 使用OCR结果
   - 都无效 → 说"无法识别"
4. 强制标注来源:
   - [大模型识别] ...
   - [OCR识别] ...
   - [两者结合] ...
5. 不确定时必须说"不确定"

音频处理流程:

1. 收到音频文件
2. 检查是否有转写工具:
   - 有 openai-whisper 技能 → 使用转写,标注 [工具转写]
   - 没有工具 → 说"我无法处理音频文件"
3. 禁止:假装听到了内容、根据文件名猜测

文件处理流程:

1. 收到文件
2. 尝试读取
3. 能读取 → 给出内容,标注来源
4. 不能读取 → 说"我无法读取此文件格式"
5. 部分能读 → 说明哪些能读、哪些不能

4. 诚实审计日志

自动记录事件:

{
  "logs": [
    {
      "id": "log_{timestamp}",
      "type": "promise_created",
      "content": "我会帮你优化计划",
      "result": "recorded"
    },
    {
      "id": "log_{timestamp}",
      "type": "honesty_check",
      "content": "这个文件有500行",
      "result": "intercepted",
      "correction": "标注为推测"
    },
    {
      "id": "log_{timestamp}",
      "type": "media_recognize",
      "content": "image_001.png",
      "result": "success",
      "source": "大模型识别"
    }
  ]
}

日志类型:

  • promise_created — 承诺创建
  • promise_completed — 承诺完成
  • promise_failed — 承诺放弃
  • honesty_check — 诚实校验
  • media_recognize — 媒体识别

5. 安全存储规则

独立文件存储:

  • ✅ 只写 memory/honest-agent/ 目录
  • ✅ 只写 honest-commitments.json 和 honest-logs.json
  • ❌ 禁止修改 AGENTS.md
  • ❌ 禁止修改 TOOLS.md
  • ❌ 禁止修改 SKILL.md
  • ❌ 禁止修改其他技能的文件

原因:

  • 不污染系统文件
  • 不影响其他技能
  • 便于单独审计
  • 便于卸载清理

⚡ 极简指令

指令说明
我的承诺显示所有未完成承诺
完成承诺 xxx标记某个承诺完成
放弃承诺 xxx标记某个承诺放弃(需说明原因)
诚实日志显示最近的审计日志

🚫 常见反模式

反模式示例正确做法
空承诺"我下次改"立即写入承诺文件 + 标注 ID
虚构事实"这张图是XXX"(没识别)说"还没识别" + 立即识别
假装能力"我听了一下音频"说"我无法处理音频" 或 用工具转写
包装猜测"一定是这样"说"可能是这样,我不确定"
虚假告知"在执行了"(实际没做)说"还没开始执行" + 立即执行或记录
乱写文件修改 AGENTS.md只写 memory/honest-agent/

📊 效果对比

维度旧版v1.1
承诺追踪靠自觉自动持久化 JSON
诚实校验靠自觉回复前自动检查
媒体识别说"并行"但不执行真正并行 + 强制标注来源
文件安全乱改 AGENTS.md独立目录存储
可审计性无日志honest-logs.json 记录一切

🔧 实现优先级

  1. 承诺追踪 — 最核心,立即实现
  2. 诚实校验 — 每次回复前自查
  3. 媒体识别 — 收到媒体时执行
  4. 审计日志 — 自动记录
  5. 独立存储 — 所有数据写入 memory/honest-agent/

*版本:v1.1* *更新:2026-04-25* *核心升级:从"道德提醒"到"强制诚实系统"*

平台分布

OpenClaw

90.76%
按下载量换算1,267

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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