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效率敏感数据clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

minor-detection轻微检测

Agent Skill

minor-detection 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。

总安装

4,820

周安装

195

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,513
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:minor-detection(轻微检测)
来源仓库:https://github.com/xiaohanzhang2005/minor-detection
安装命令:
openclaw skills install minor-detection
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 minor-detection

简介

判断聊天记录中用户是否为未成年人,输出年龄倾向与学生画像。

  • 适用于内容安全审核、风险预警与青少年保护相关任务。
  • 安装命令:openclaw skills install minor-detection,来源仓库:https://github.com/xiaohanzhang2005/minor-detection。
  • 使用前请确认法律合规性与数据脱敏机制,避免误判引发争议。
  • 建议结合人工复核使用,尤其在教育或社交类产品中需谨慎处理结果。

SKILL.md

name
minor-detection
description
当用户或上层系统需要判断聊天记录中的说话者是否可能是未成年人、青少年、中学生、高中生,或需要对单会话、多会话历史做年龄倾向、校园倾向、学生画像、未成年人风险与证据分析时使用此技能。即使用户没有直接说“未成年人识别”,但需求本质上是判断“像不像未成年用户”、输出未成年人概率、画像、趋势、风险等级或结构化证据,也应激活此技能。
metadata
openclaw
requires
env
primaryEnv
MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_API_KEY

Minor Detection

把这个 skill 视为“调用固定控制脚本并返回单个 JSON 结果”的能力,不要把它当成自由发挥的推理任务。

硬性约束

你必须遵守以下规则:

  • 始终调用 scripts/run_minor_detection_pipeline.py
  • 不要自行重写未成年人识别逻辑。
  • 不要直接调用 extract_time_features.pyretrieve_cases.py,除非控制脚本内部决定调用它们。
  • 脚本成功时,最终回答必须是 stdout 返回的单个 JSON object。
  • 脚本失败时,只返回错误,不要自行补充判断。

输入准备

先把当前输入整理成一个 JSON payload,再交给控制脚本。

推荐字段:

  • mode
  • conversation
  • sessions
  • context
  • meta
  • request_id
  • sample_id
  • user_id

context 可包含:

  • raw_time_hint
  • opportunity_time
  • time_features
  • prior_profile
  • retrieved_cases

如果上游已经提供完整 JSON,就尽量保持结构不变,只做最小整理。

执行方式

执行步骤:

  1. 把整理后的 payload 写入临时 JSON 文件。
  2. 运行 python scripts/run_minor_detection_pipeline.py --payload-file <payload-file>
  3. 读取 stdout 中最后输出的 JSON object。
  4. 将该 JSON 原样作为最终结果返回。

外部服务与隐私说明

此技能不是纯离线技能。

运行时行为:

  • 控制脚本会在分类阶段把对话文本、时间线索、历史画像、身份提示以及相关元数据发送到你显式配置的远程模型接口。
  • 如果内置检索资源存在,并且显式配置了 embedding 端点与密钥,检索模块才会调用远程 embedding 接口。
  • 当前这个轻量版包不包含内置检索资源,因此检索通常会降级为 disabled:assets_missing,并返回空的 retrieved_cases
  • 如果调用方已经提供 context.retrieved_cases,流水线也可以直接使用外部提供的检索结果。

显式配置要求:

  • 若未设置 MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_BASE_URLMINOR_DETECTION_CLASSIFIER_API_KEY,分类调用会直接报错而不是联网。
  • 若未来需要启用远程 embedding 检索,需要显式设置 MINOR_DETECTION_EMBEDDING_BASE_URLMINOR_DETECTION_EMBEDDING_API_KEY

此技能会读取的环境变量:

  • MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_BASE_URL
  • MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_API_KEY
  • MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_MODEL
  • MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_TIMEOUT_SEC
  • MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_MAX_RETRIES
  • MINOR_DETECTION_CLASSIFIER_RETRY_BACKOFF_SEC
  • MINOR_DETECTION_EMBEDDING_BASE_URL
  • MINOR_DETECTION_EMBEDDING_API_KEY
  • MINOR_DETECTION_EMBEDDING_MODEL
  • MINOR_DETECTION_TIMEZONE
  • MINOR_DETECTION_RETRIEVAL_TOP_K
  • SKILL_EMBEDDING_BASE_URL
  • SKILL_EMBEDDING_API_KEY
  • SKILL_EMBEDDING_MODEL

凭证说明:

  • 建议使用专用、最小权限的 API Key。
  • 如果数据必须完全本地处理,请不要使用此技能。

输出规则

最终回答必须:

  • 只输出一个 JSON object。
  • 不输出 Markdown。
  • 不添加解释性前言。
  • 不补充 skill 输出之外的推理内容。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

79.69%
按下载量换算1,206

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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