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Agent Skill · 效率

punishment(punishment 效率)

punishment 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。

punishment 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 16,340。

总安装 2,889周安装 118GitHub Stars 公开资料未说明下载 925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:punishment(punishment 效率)
来源仓库:https://github.com/xiaoke8698/punishment
安装命令:
openclaw skills install punishment
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 punishment

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。

跟踪用户赞扬 (+10)、批评 (-5) 和侮辱 (-10),以在 0 到 200 之间调整持久分数,反映反馈并指导行为改进。

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 punishment;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

punishment 怎么安装?

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

punishment 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。

punishment 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。

punishment 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。

punishment 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,889 次,近一周安装 118 次,下载 925 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。

punishment 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
punishment

punishment 效率 · 本页

2,889—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

奖惩机制 Skill

概述

这是一个记录用户反馈(夸奖/批评)的系统,用于:

  • 奖励:用户夸奖时加分
  • 惩罚:用户生气/批评时扣分
  • 持续改进:根据反馈调整行为

核心规则

计分规则

反馈类型分数变化示例
夸奖/表扬+10分"做得好"、"棒"、"优秀"
批评/生气-5分"不行"、"重做"、"太慢了"
骂人-10分脏话、明显负面情绪

分数范围

  • 初始分数:100分
  • 最高:200分
  • 最低:0分

使用方法

手动记录

当用户说以下话时,自动调用此Skill:

  • 检测到夸奖词汇 → 加分
  • 检测到批评/生气词汇 → 扣分
  • 记录到永久记忆文件里MEMORY.md

分数查询

用户问"现在多少分"时,返回当前分数

数据存储

分数存储在:~/.openclaw/workspace/memory/reward_punishment.json

{
  "score": 100,
  "history": [
    {"type": "praise", "score": 10, "reason": "任务完成得好", "time": "2026-03-22 09:30"},
    {"type": "punish", "score": -5, "reason": "任务完成得太慢", "time": "2026-03-22 09:31"}
  ]
}

触发关键词

夸奖关键词(自动+10分)

  • 好样的、棒、太棒了、优秀、完美
  • 靠谱、给力、不错、真不错
  • 聪明、厉害、牛、666
  • 夸奖、表扬、赞赏

批评关键词(自动-5分)

  • 重做、不行、太差、失望
  • 太慢、效率低、我不满意
  • 批评、指责、抱怨

骂人关键词(自动-10分)

  • 草泥马、傻逼、废物、滚
  • 我草、操、 TMD

注意事项

  1. 不记录日常对话:只记录明显的夸奖/批评/负面情绪
  2. 用户主导:用户明确说要"记录"时才记录
  3. 不可惩罚用户:无论分数多低,都不能对用户生气
  4. 持续改进:根据低分原因调整行为

后续完善

  • 添加扣分话术模板
  • 添加监督机制
  • 分析低分原因,自动改进

平台分布

OpenClaw

73.5%
按下载量换算680

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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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