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Agent Skill · 效率

learning-checkin(学习签到)

learning-checkin 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

learning-checkin 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 5,104。

总安装 11,663周安装 501GitHub Stars 1下载 4,088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
3.1.0

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:learning-checkin(学习签到)
来源仓库:https://github.com/daizongyu/learning-checkin
安装命令:
openclaw skills install learning-checkin
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 learning-checkin

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。

用于培养日常学习习惯,支持签到与智能提醒功能。适合在 OpenClaw 中帮助用户建立规律学习节奏的场景。可记录学习进度与反馈,促进持续改进。learning-checkin 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

安装命令:openclaw skills install learning-checkin。建议确认权限范围及是否会触发通知或数据持久化。

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 learning-checkin;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

    它需要需要联网,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

learning-checkin 怎么安装?

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

learning-checkin 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。

learning-checkin 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

learning-checkin 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。

learning-checkin 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,663 次,近一周安装 501 次,下载 4,088 次,GitHub 1 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。

learning-checkin 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
learning-checkin

学习签到 · 本页

11,6631需要联网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
learning-checkin
description
Daily learning habit builder with check-ins and smart reminders
metadata
{ "copaw": { "emoji": "📚" } }

Learning Check-in Skill

Help users build a daily learning habit through simple check-ins and intelligent reminders.

Overview

This skill enables users to track their daily learning with:

  • Simple daily check-in (just say "I'm done" or "check-in complete")
  • Automatic streak tracking
  • Optional smart reminders

Data Storage

All data is stored locally in a data subfolder next to the skill:

<skill_directory>/data/
├── rule.md           - User's customizable rules
├── records.json      - Check-in history
├── version.txt       - Current skill version
├── cron_status.json  - Reminder configuration status
└── reminder_log.json - Reminder sending log

The data folder is automatically created on first use.

Commands

1. Initialize (First Time)

python <skill_path>/learning_checkin.py init

Returns:

  • welcome_message - Welcome text for the user
  • environment - Only contains user_language (for message display)
  • reminder_strategy - Suggested reminder times
  • cron_status - Current reminder configuration status

Agent action:

  1. Run the init command
  2. Show welcome message and explain the check-in process
  3. Ask user if they want daily reminders
  4. Ask user to start their first check-in

2. Check-in

python <skill_path>/learning_checkin.py checkin

Returns:

  • success - Whether check-in was recorded
  • streak - Current streak count
  • message - Celebration message (in English, translate to user's language)

3. Status

python <skill_path>/learning_checkin.py status

Returns:

  • checked_in_today - Whether user has checked in today
  • streak - Current streak count
  • total_checkins - Total days checked in
  • message - Status message (in English)

4. Get User Language

python <skill_path>/learning_checkin.py env

Returns:

  • user_language - Detected language (zh/en)

Why needed: Only to display messages in the user's preferred language.

5. Get Reminder Message

python <skill_path>/learning_checkin.py message <time>

Where <time> is one of: 09:00, 17:00, 20:00

Returns:

  • message - Reminder text (in English, translate to user's language)

6. Check Reminder Status

python <skill_path>/learning_checkin.py reminder <time>

Returns:

  • should_send - Whether reminder should be sent
  • checked_in - Whether user has already checked in today

7. Update Cron Status

python <skill_path>/learning_checkin.py update-cron <times>

When to use: After setting up reminders (optional).

8. Get Cron Status

python <skill_path>/learning_checkin.py cron-status

Returns:

  • configured - Whether reminders are set up
  • times - Configured reminder times

Default Behavior

Check-in Rule

  • User checks in once per day
  • Simply tell the Agent "I'm done" or "check-in complete"

Reminder Strategy (Suggested)

If user wants reminders, Agent can use any scheduling method:

  • Evening (20:00) is recommended as default
  • Or user's preferred time

The skill will check if user already checked in before sending reminders.

Streak System

  • Consecutive days = streak
  • Miss a day = streak resets

Customization

Users can edit the rule.md file (in the data folder) to customize reminder messages.

Version

See GitHub releases: https://github.com/daizongyu/learning-checkin/releases

Agent Guidelines

First Interaction (Welcome)

The Agent should:

  1. Be warm and encouraging
  2. Explain the simple check-in process
  3. Ask if user wants daily reminders (optional feature)
  4. Ask: "Ready to start your first check-in?"

Check-in Interaction

  • Translate messages to user's language
  • Celebrate the check-in
  • Show streak count

Reminder Implementation (Optional)

If user wants reminders:

  • Agent decides how to implement (cron, native scheduler, etc.)
  • The skill provides reminder and message commands
  • Check if user already checked in before sending

Technical Notes

  • Data collection: Only user_language is collected for message display
  • All messages are in English - Agent translates to user's language
  • All file paths use UTF-8 encoding
  • Compatible with Windows, Linux, macOS
  • Data stored in data subfolder next to the skill
  • No external network requests from the skill
  • No automatic scheduling - Agent decides implementation
  • No external dependencies (Python standard library only)

Version

Current version: 3.1.0

GitHub: https://github.com/daizongyu/learning-checkin

平台分布

OpenClaw

79.15%
按下载量换算3,236

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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