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mirofish-predict豺鱼预测

Agent Skill

mirofish-predict 用于补充运维相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接运维相关任务时使用。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

12,081

周安装

484

GitHub Stars

1

下载量

3,911
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:mirofish-predict(豺鱼预测)
来源仓库:https://github.com/iml1s/mirofish-predict
安装命令:
openclaw skills install mirofish-predict
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 mirofish-predict

简介

群体智能推演引擎,模拟社交平台趋势预测未来走向。

  • 适用于舆情分析、市场预判与复杂系统仿真。
  • 安装命令:openclaw skills install mirofish-predict,来源仓库:https://github.com/iml1s/mirofish-predict。
  • 需设定初始条件与交互规则,结果受参数影响较大。
  • 输出为概率性结论,不可作为唯一决策依据,应结合多源数据交叉验证。

SKILL.md

name
mirofish-predict
description
MiroFish 群體智能推演引擎。當用戶要求「推演」「預測」「模擬」「如果…會怎樣」時使用。透過 55 個 AI Agent 在模擬社交平台上互動推演未來趨勢。
homepage
https://github.com/666ghj/MiroFish
metadata

MiroFish 群體智能推演

用 55 個 AI Agent 在模擬的 Twitter/Reddit 上互動,推演未來趨勢。

一鍵推演

mirofish predict "如果比特幣突破15萬美元,加密市場會怎樣?"

自動完成:啟動 Docker 後端 → 建立專案 → 構建知識圖譜 → 生成 Agent → 運行模擬 → 輸出報告。

首次設定

需要 Docker Desktop 和 LLM API key。

# 1. 啟動(首次會自動拉 Docker image)
mirofish serve start
# → 如果沒有 ~/.mirofish/.env,會生成模板讓你填 API key

# 2. 配置 API key 後重新啟動
mirofish serve start

API Key 設定方式

  • 環境變數:export LLM_API_KEY=xxx
  • OpenClaw config:skills."mirofish-predict".env.LLM_API_KEY
  • 檔案:~/.mirofish/.env

命令參考

命令功能
mirofish predict "主題"完整推演(自動啟動後端)
mirofish predict "主題" --rounds=10指定推演輪數
mirofish serve start啟動 Docker 後端
mirofish serve stop停止後端
mirofish serve status檢查後端狀態
mirofish projects列出所有專案
mirofish status <sim_id>查詢模擬進度
mirofish report <sim_id>取得推演報告
mirofish chat <sim_id> "問題"對報告追問
mirofish interview <sim_id> <agent_id> "問題"採訪特定 Agent
mirofish env顯示設定狀態

追問

mirofish chat <sim_id> "哪些 KOL 的觀點最極端?"
mirofish interview <sim_id> 0 "你對 BTC 破 15 萬有什麼看法?"

注意事項

  • 推演消耗大量 LLM token(55 Agent × N 輪),本地模型可節省費用
  • --rounds 建議 10-20 輪先試,效果好再加到 40
  • --platform 可選 twitterredditparallel(推薦 parallel)
  • 建議 LLM ≥ 14B 參數

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

97.51%
按下载量换算3,814

安全审计

VirusTotal

可疑

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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