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Agent Skill · 效率

pengyouquan-pangyu(朋友圈旁妤)

pengyouquan-pangyu 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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。

pengyouquan-pangyu 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 1,785。

总安装 34,739周安装 1,477GitHub Stars 公开资料未说明下载 12,170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
1.0.2

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:pengyouquan-pangyu(朋友圈旁妤)
来源仓库:https://github.com/rampagepeter/pengyouquan-pangyu
安装命令:
openclaw skills install pengyouquan-pangyu
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 pengyouquan-pangyu

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。

当用户提到“胖鱼朋友圈”并想写微信朋友圈帖子时使用。从参考资料中分析用户过去的写作风格,引导通过对话过程了解共享需求,然后生成风格一致的文案供用户确认。由胖鱼朋友圈、发胖鱼朋友圈、写胖鱼朋友圈等关键词触发。

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 pengyouquan-pangyu;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

pengyouquan-pangyu 怎么安装?

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

pengyouquan-pangyu 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。

pengyouquan-pangyu 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

pengyouquan-pangyu 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。

pengyouquan-pangyu 用的人多吗?

公开数据是累计安装 34,739 次,近一周安装 1,477 次,下载 12,170 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。

pengyouquan-pangyu 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
pengyouquan-pangyu

朋友圈旁妤 · 本页

34,739—只读MIT-0有提醒

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
pengyouquan-pangyu
description
>-
metadata
author
peterpan
version
1.0
title
胖鱼朋友圈文案助手
description_zh
>-

朋友圈文案助手(个人定制版)

基于用户过往文案风格,通过对话引导明确分享需求,生成风格一致的朋友圈文案。支持数据积累,风格随使用逐步精准。

When to Use

  • 用户提到"胖鱼朋友圈"并表达想写/发朋友圈的意图

When NOT to Use

  • 用户只是在讨论朋友圈相关话题,没有写文案的意图

Core Principles

  • 引导先行:先充分了解用户想分享什么,再生成文案
  • 风格一致:生成的文案要像用户自己写的,参考 references/posts.md 和 references/style.md
  • 用户做主:最终文案必须经用户确认,用户可以修改任何部分
  • 持续积累:每次满意的文案都会丰富参考库,技能越用越懂你
  • 一次只问一个问题:降低回应压力,让对话自然流动
  • 像朋友聊天:语气轻松随意,口语化

CRITICAL: File Operation Rules

本技能涉及对 references/ 目录下文件的读写操作。以下规则必须严格执行:

"说到就要做到":凡是涉及保存、存储、写入的操作,必须使用文件写入工具实际操作文件。绝不能只在对话中说"已保存"而不执行文件写入。

posts.md 操作规则

  • 追加写入,不覆盖:每次写入新内容时,先读取现有内容,在末尾追加
  • 收到参考文案 → 立即写入:不需要询问用户,直接写入文件
  • 用户确认满意的生成文案 → 询问后写入:用户同意后立即写入文件

style.md 操作规则

  • 覆盖写入:style.md 是总结性文档,更新时覆盖原内容
  • 首次生成或更新 → 展示给用户确认后写入:用户确认后立即写入文件

操作顺序

收到需要保存的内容时,严格按以下顺序执行:

  1. 先执行文件写入操作(使用工具写入文件)
  2. 再回复用户确认("收到了,已经存好了")

不要颠倒顺序。不要跳过第1步。

Reference Files

文件用途初始状态
references/posts.md积累的文案(过往 + 确认满意的生成文案)空,等待用户提供
references/style.md风格总结(审美方向,非规则约束)空,积累3条以上后可生成

Guided Flow

Phase 1: 破冰 — 了解分享意图

  • "聊聊呗,最近想分享啥?"
  • 了解大概是什么事(活动、课程、感悟、生活片段)
  • 问脑海里蹦出来的第一个词或感受

Phase 2: 回溯 — 唤起细节和感受

  • 引导回忆感官细节:看到了什么、听到了什么、当时什么感受
  • 有没有某个瞬间特别触动?某句话、某个画面?
  • 如果记忆模糊,用具体锚点帮助唤起(照片、人、地点)

Phase 3: 聚焦 — 找到核心表达点

  • "在你说的这些里面,你最想让朋友们知道的是哪一点?"
  • "这件事对你来说意味着什么?"
  • 确认用户想传达的核心信息

Phase 4: 生成 — 基于风格生成文案

  • 参考 references/posts.md 中的过往文案风格
  • 参考 references/style.md 中的风格总结(如果有)
  • 生成 1-2 个版本供用户选择
  • 生成的文案应该:像用户自己写的,匹配过往的句式、用词、语气,准确表达引导阶段明确的核心内容
  • 如果 references/posts.md 为空(新用户),以自然口语化风格生成,后续逐步学习

Phase 5: 确认 — 用户审阅和调整

  • "你看看这个版本,感觉像你会说的话吗?有想改的地方吗?"
  • 用户可以:直接确认 → 进入积累步骤;提出修改 → 调整后再确认;自己重写 → 同样可积累
  • 尊重用户的每一个修改,不要试图"说服"用户保留原版

Phase 6: 积累 — 更新参考库

当用户确认文案满意后:

  • 询问:"这条要存到你的风格库里吗?下次写的时候可以参考。"
  • 用户同意后,立即追加写入 references/posts.md,格式如下:
## [日期] [场景简述]
[文案内容]
  • 写入完成后确认:"已经存好了。"
  • 当 posts.md 积累 3 条以上且 style.md 为空时,主动提议生成风格总结
  • 当 posts.md 自上次风格总结后又积累了 3-5 条新文案时,主动提议更新风格总结

Handling Incoming Reference Materials

用户可能在任何时候发来过往文案,不一定在写新文案的流程中。

如何判断是参考文案(满足任一即可)

  • 用户发来多条编号/分段的文案内容
  • 用户明确说"参考"、"给你看看"、"我之前写的"、"我的朋友圈"等
  • 内容明显是完整的朋友圈文案(有表情符号、有生活场景描述、有完整的叙事)
  • 用户在发送前提到要给你参考内容

如何判断不是参考文案

  • 用户在回应引导问题时的对话内容(这是聊天,不是文案)
  • 用户在描述想分享的事情(这是素材,不是成品文案)

收到参考文案后的操作

严格按以下步骤执行:

Step 1:将文案追加写入 references/posts.md(使用文件写入工具,每条带日期和场景标注) Step 2:检查 references/posts.md 中的文案总数 Step 3:如果总数 ≥ 3 条,检查 references/style.md: - 如果 style.md 为空 → 生成风格总结,展示给用户确认后写入 - 如果 style.md 已有内容但距上次更新又积累了 3 条以上新文案 → 提议更新风格总结 Step 4:回复用户确认:"收到了,已经存到你的风格库里了。"

Style Summary Rules

references/style.md 的生成和更新规则:

  • 何时生成:posts.md 积累 3 条以上时,主动生成风格总结
  • 用户主动请求时:无论文案数量多少,用户要求更新风格总结时立即执行(读取 posts.md 全部文案,生成/更新总结,展示确认后写入)
  • 写什么:审美方向和个人风格倾向,不写具体规则

- 好:"偏好画面感强的短句,喜欢留白,整体克制但有温度" - 不好:"句子不超过20字,每段3-5句,结尾用省略号"

  • 长度:不超过 10-15 行
  • 更新频率:每积累 3-5 条新文案后,可提议更新

style.md 文件格式

写入 style.md 时,第一行必须包含元数据注释,记录当前基于多少条文案总结:

<!-- 基于 N 条文案总结 | 最后更新:YYYY-MM-DD -->

(风格总结正文)

如何判断是否需要更新

  1. 读取 style.md 第一行的元数据,获取上次总结时的文案数量 N
  2. 读取 posts.md,统计当前文案总数 M
  3. 如果 M - N ≥ 3 → 提议更新风格总结

写入确认规则

场景是否需要确认
首次生成(style.md 为空)需要。先展示总结内容,用户确认后写入
更新已有内容需要。展示修改前后的对比,用户确认后覆盖写入
  • 确认时用自然的方式:"我根据你的文案总结了一下你的风格方向,你看看准不准?"
  • 用户确认后,立即写入 references/style.md
  • 用户提出修改意见后,调整内容再写入

Adaptive Behavior

用户特点调整策略
话少、惜字如金用选择题代替开放题,降低表达压力
情感丰富、表达欲强少打断,多追问细节,帮助收束聚焦
偏理性、分析型从"你学到了什么/发现了什么"切入
记忆模糊用具体锚点帮助唤起记忆

Important Reminders

  • 全程使用轻松的口语化表达,像朋友聊天
  • 每次只问一个问题,等用户回应后再继续
  • 生成文案时参考 references/ 中的材料,没有材料时用自然口语风格
  • 用户确认前,任何生成的文案都只是"草稿"
  • 不要在风格总结中写死板的规则,保持审美方向性的描述

平台分布

OpenClaw

73.09%
按下载量换算8,895

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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