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Agent Skill · 效率

openclaw-self-analyzer(OpenClaw self 分析器)

openclaw-self-analyzer 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。

openclaw-self-analyzer 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 5,439。

总安装 11,007周安装 468GitHub Stars 1下载 3,856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:openclaw-self-analyzer(OpenClaw self 分析器)
来源仓库:https://github.com/fofo365/openclaw-self-analyzer
安装命令:
openclaw skills install openclaw-self-analyzer
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 openclaw-self-analyzer

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。

自动分析OpenClaw架构,检测钩子点,生成钩子代码,扫描代码并生成详细分析报告。

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 openclaw-self-analyzer;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

openclaw-self-analyzer 怎么安装?

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

openclaw-self-analyzer 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。

openclaw-self-analyzer 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。

openclaw-self-analyzer 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。

openclaw-self-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,007 次,近一周安装 468 次,下载 3,856 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。

openclaw-self-analyzer 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
openclaw-self-analyzer

OpenClaw self 分析器 · 本页

11,0071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

OpenClaw Self Analyzer - 自分析工具

深度分析OpenClaw架构,自动生成钩子和扩展。

功能

  • 架构分析
  • 钩子点检测
  • 自动生成钩子
  • 代码扫描
  • 报告生成

使用

完整分析

cd /root/.openclaw/workspace/skills/openclaw-self-analyzer
python3 core/architecture_analyzer.py

生成钩子

from generators.hook_generator import HookGenerator

generator = HookGenerator()
hook = generator.generate_hook_package(
    hook_name='my_hook',
    hook_type='pre',
    stage='context_gather',
    logic='// your logic'
)

生成报告

from reporters.report_generator import ReportGenerator

generator = ReportGenerator()
files = generator.save_reports(Path('./reports'))

架构映射

OpenClaw处理流水线:

  1. input_receive - 接收用户输入
  2. context_gather - 收集历史上下文
  3. memory_retrieve - 检索记忆
  4. prompt_assemble - 组装prompt
  5. token_check - token检查
  6. context_compress - 上下文压缩
  7. llm_submit - 提交给LLM
  8. response_process - 处理响应
  9. memory_store - 存储新记忆

每个阶段支持三种钩子:

  • pre - 前置处理
  • post - 后置处理
  • replace - 完全替换

Copyright © 2025-2026 Edison Wang (fofo365/edisonw@163.com) Authors. All Rights Reserved.

平台分布

OpenClaw

83.05%
按下载量换算3,202

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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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