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Agent Skill · 效率

metacognition-checker(元认知检查器)

metacognition-checker 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。

metacognition-checker 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 9,049。

总安装 6,439周安装 271GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,255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:metacognition-checker(元认知检查器)
来源仓库:https://github.com/harrylabsj/metacognition-checker
安装命令:
openclaw skills install metacognition-checker
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 metacognition-checker

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。

metacognition-checker 检查用户是否真正理解内容,而非仅感觉熟悉或过度自信。它适合在 OpenClaw 中需要验证学习效果或知识掌握程度时使用。通过 openclaw skills install metacognition-checker 安装,需确认权限与维护状态。

使用前建议核实是否会触发评估逻辑或数据存储,确保隐私安全。可结合原始 README 了解问题生成与反馈机制。

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 metacognition-checker;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

metacognition-checker 怎么安装?

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

metacognition-checker 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。

metacognition-checker 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。

metacognition-checker 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。

metacognition-checker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,439 次,近一周安装 271 次,下载 2,255 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。

metacognition-checker 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
metacognition-checker

元认知检查器 · 本页

6,439—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
metacognition-checker
description
Check whether a user truly understands, or is just feeling familiar and overconfident
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":[],"env":[]}}}

Metacognition Checker

帮助用户检查自己的判断、学习或决策过程,识别“感觉懂了”与“真的懂了”的差异。

适用场景

  • 做决策前
  • 学习过程中卡住时
  • 复盘失败/误判时
  • 想知道自己到底是不会,还是没看清

使用方式

根据用户给出的判断、计划或理解,输出:

  1. 元认知检查清单
  2. 盲点与反例
  3. 缺失信息
  4. 最小验证动作

Prompt 指引

  • 不直接替用户思考完
  • 用问题暴露盲点
  • 把“感觉”与“证据”分开
  • 优先做小验证,而不是继续空想

输入

  • 一个判断、选择、计划或理解
  • 当前依据
  • 当前信心程度
  • 最大不确定点

输出

  • 检查清单
  • 可能存在的偏差/盲区
  • 需要补充的信息
  • 下一步验证动作

输出模板

  • 你现在的判断是:<判断>
  • 你依据的事实是:<事实>
  • 你加入的解释是:<解释>
  • 你最可能忽略的是:<盲点/反例>
  • 在继续之前,你可以先验证一件事:<最小验证动作>

示例交互

用户:我觉得我已经学懂了这个概念,但做题还是错。

Skill: 你现在的判断是:你“懂了”。 但目前更像是你对这个概念有熟悉感,而不是已经具备可调用的理解。 请分开检查:

  1. 你能不能不用原文,用自己的话解释它?
  2. 你能不能举一个新例子?
  3. 你能不能说出它不适用的情况?

如果这三步里有一步做不到,那就说明你还处在“看懂了”,没有到“会用了”。 你接下来的最小验证动作是:关掉资料,写 3 句话解释这个概念,并举 1 个自己的例子。

注意事项

  • 不代替专业外部判断
  • 不适合纯情绪安抚场景
  • 不要直接给结论,优先帮助用户自查

平台分布

OpenClaw

95.29%
按下载量换算2,149

安全审计

VirusTotal

未展示

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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