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Agent Skill · 开发

knowledge-habit-skill(知识习惯技能)

knowledge-habit-skill 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

knowledge-habit-skill 是开发类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,802。

总安装 10,098周安装 425GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,536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
1.0.9

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:knowledge-habit-skill(知识习惯技能)
来源仓库:https://github.com/puppetcat-fire/knowledge-habit-skill
安装命令:
openclaw skills install knowledge-habit-skill
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 knowledge-habit-skill

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

工作知识习惯习惯跟踪器:为知识工作者设计的隐私优先、离线第一的与事件习惯记录系统,支持单焦点、事件沉淀、节点候选生成,以及Web、Electron桌面、Android覆盖层多平台支持。

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 knowledge-habit-skill;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

knowledge-habit-skill 怎么安装?

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

knowledge-habit-skill 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。

knowledge-habit-skill 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 knowledge-habit-skill 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。

knowledge-habit-skill 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。

knowledge-habit-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,098 次,近一周安装 425 次,下载 3,536 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。

knowledge-habit-skill 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
knowledge-habit-skill

知识习惯技能 · 本页

10,098—执行命令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
knowledge-habit-tracker
description
知识工作习惯追踪器:为知识工作者设计的隐私优先、离线第一的习惯与事件记录系统,支持单习惯专注、事件沉淀、节点候选生成,以及Web、Electron桌面、Android覆盖层多平台支持。
author
puppetcat-fire (柏然)
version
1.0.9
created
2026-03-15
license
MIT
metadata
openclaw
emoji
📚⏱️
requires
bins
["node", "npm", "bash"]
node_version
1.0.9
install
kind
shell
command
./install.sh
label
安装知识习惯追踪器
examples
output
在本地浏览器中打开知识工作习惯记录界面
output
打开桌面应用,包含主窗口和全局悬浮计时窗
output
记录专注时间、事件,生成节点候选
output
导出本地习惯数据为JSON备份文件

知识工作习惯追踪器

技能描述

这是一个专为知识工作者和终身学习者设计的习惯追踪系统,核心设计哲学是隐私优先、离线第一、单习惯专注。系统默认所有数据(习惯、事件、计时、备份)都运行在浏览器本地沙箱中,只有在你主动启动本地服务时才会写入本机日志。

核心设计原则

📍 单习惯专注

  • 一次只养一个习惯:减少注意力切换,聚焦当前最重要的知识工作习惯
  • 激活习惯机制:同一时间只有一个激活习惯,避免多任务干扰
  • 渐进式养成:从简单记录开始,逐步形成稳定的知识工作节奏

🔒 隐私优先,离线第一

  • 纯本地数据:习惯、事件、计时、备份都保存在当前浏览器localStorage
  • 无自动上传:所有数据默认不离开你的设备
  • 主动控制:只有反馈日志在你启动本地服务时才会写入本机磁盘
  • JSON备份:支持完全控制的数据导出/导入,数据所有权完全归用户

⏱️ 事件证据链

  • 手动记录:快速记录知识工作事件
  • 计时记录:精确跟踪专注时间
  • 可追溯性:所有事件形成完整的时间线证据链
  • 上下文保留:记录事件时的环境、工具、方法等信息

🎯 节点候选生成

  • 重复动作聚合:相同或类似习惯事件自动聚合为"节点候选"
  • 教程化准备:节点候选为后续转化为结构化知识节点(教程、指南、方法)做准备
  • 知识沉淀:从个人习惯到可共享知识的自然转化路径

多平台支持

🌐 Web浏览器版

  • 本地运行:npm start 启动本地服务 (127.0.0.1:3000)
  • 浏览器沙箱:所有数据保存在浏览器localStorage
  • 完整功能:习惯管理、事件记录、计时、备份导出
  • 隐私保护:只监听本地地址,不对外暴露

💻 Electron桌面版

  • 全局悬浮窗:始终置顶的计时窗口,跨软件可见
  • 快捷键控制:

- Ctrl+Shift+T:显示/隐藏悬浮窗 - Ctrl+Shift+H:唤起主窗口

  • 独立存储:与浏览器版数据隔离,支持数据迁移
  • 多窗口协同:主窗口+悬浮窗共享同一份本地状态

📱 Android覆盖层 (MVP)

  • 常驻计时条:Android原生悬浮窗,跨App常驻显示
  • 前台服务:保证计时器在后台持续运行
  • 可拖动UI:可自由拖动的小计时条界面
  • 动作记录:当前专注动作的实时输入和显示
  • 原生体验:Android Studio项目,完整原生实现

技术架构

数据边界设计

数据类别存储位置同步机制隐私级别
激活习惯浏览器localStorage无自动同步🔒 最高
历史习惯浏览器localStorage无自动同步🔒 最高
事件记录浏览器localStorage无自动同步🔒 最高
计时器状态浏览器localStorage无自动同步🔒 最高
JSON备份用户指定文件手动导出/导入🔒 最高
反馈日志服务端data/目录仅当服务启动时🔓 可控

开发与部署

  • 技术栈:Node.js + Express + Vanilla JS + Electron + Android原生
  • 开发检查:ESLint + TypeScript检查 + Vitest单元测试
  • 部署建议:Node进程只监听内网,Nginx反向代理,data目录不暴露
  • 安全设计:默认只允许本机访问,最小化网络暴露面

安装与使用

快速开始

# 安装依赖并启动Web版
npm install
npm start
# 打开 http://127.0.0.1:3000

桌面悬浮窗模式

# 启动Electron桌面版(主窗口+悬浮窗)
npm run desktop

Android覆盖层

# 使用Android Studio打开android-overlay目录
# 编译并安装到Android设备

数据迁移

# 1. 在浏览器版中导出JSON备份
# 2. 在Electron桌面版中导入JSON备份
# 3. 数据在不同平台间手动迁移,保持控制权

与知识共建平台的集成路径

个人→集体的知识转化流程

个人习惯记录 → 事件证据链 → 节点候选 → 知识节点提案 → 集体节点治理

点亮事件对接

  • 事件标准化:习惯事件可转换为标准"点亮事件"
  • 节点候选:为Dragon Palace Knowledge Hub提供教程节点素材
  • 材料挂载:习惯中使用的工具、方法可挂载为知识节点材料

治理参与

  • 个人节点:个人习惯转化的知识节点,个人完全控制
  • 集体节点:多人协作的知识节点,基于点亮事件投票治理
  • 提案机制:从节点候选升级为正式节点的提案流程

适用场景

🧠 个人知识工作者

  • 跟踪每日深度工作习惯
  • 记录学习进度和方法
  • 沉淀个人知识工作流
  • 分析时间投入与产出

👥 小团队协作

  • 共享团队知识工作节奏
  • 统一习惯养成方法论
  • 对比不同成员的工作模式
  • 优化团队知识生产效率

🏫 教育研究

  • 研究知识获取的认知过程
  • 分析习惯养成的影响因素
  • 跟踪学习方法的有效性
  • 为认知科学提供实证数据

🌱 终身学习者

  • 建立持续学习习惯
  • 跟踪技能掌握进度
  • 记录突破性学习时刻
  • 构建个人知识发展图谱

版本历史

v1.0.9 (2026-03-15)

  • 初始发布:完整的知识工作习惯追踪系统
  • 多平台支持:Web浏览器版 + Electron桌面版 + Android覆盖层MVP
  • 核心功能:单习惯专注、事件证据链、节点候选生成、纯本地数据
  • 隐私设计:离线第一、数据所有权完全归用户
  • 开放集成:为知识共建平台提供节点候选对接接口

开发路线图

近期计划

  • 节点候选编辑界面
  • 习惯数据分析可视化
  • 多设备加密同步方案
  • 知识共建平台深度集成

远期愿景

  • 习惯智能推荐系统
  • 认知负荷自适应调整
  • 多模态习惯记录(语音、图像)
  • 跨平台知识工作流自动化

核心价值主张:这不是另一个通用的待办事项或习惯追踪工具,而是专门为知识工作者设计的、尊重认知规律和隐私需求的系统。它相信真正的知识工作需要在深度专注中进行,而习惯养成应该服务于而不是干扰这一过程。

平台分布

OpenClaw

94.23%
按下载量换算3,332

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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 knowledge-habit-skill 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。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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