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Agent Skill · 开发

s2-timeline-orchestrator(s2 时间线编排器)

s2-timeline-orchestrator 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

s2-timeline-orchestrator 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 6,494。

总安装 4,633周安装 197GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,623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:s2-timeline-orchestrator(s2 时间线编排器)
来源仓库:https://github.com/spacesq/s2-timeline-orchestrator
安装命令:
openclaw skills install s2-timeline-orchestrator
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 s2-timeline-orchestrator

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

s2-timeline-orchestrator 生成基于自然语言的 4D 智能家居事件序列。适用于自动化流程编排与跨设备联动设计。使用关键帧预定义未来状态,支持回滚与调试模式。通过 clawhub 安装后,接收 NLU 输入并输出可执行时间线脚本。长周期预测可能存在偏差,建议配合人工复核关键节点。

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 s2-timeline-orchestrator;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

s2-timeline-orchestrator 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install s2-timeline-orchestrator。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

s2-timeline-orchestrator 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。

s2-timeline-orchestrator 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

s2-timeline-orchestrator 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。

s2-timeline-orchestrator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,633 次,近一周安装 197 次,下载 1,623 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。

s2-timeline-orchestrator 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
s2-timeline-orchestrator

s2 时间线编排器 · 本页

4,633—需要联网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

⏱️ S2-Timeline-Orchestrator: The Spatiotemporal Rendering Engine

六要素时间线渲染器

*v1.0.0 | Bilingual Edition (English / 中文)*

Welcome to Phase 3 of the S2-Spatial-Primitive OS. If the previous modules built the space and connected the hardware, this module introduces the 4th dimension: Time. 欢迎来到 S2 空间基元操作系统的第三阶段。如果说前两个模块构建了空间并连接了硬件,那么本模块引入了第四个维度:时间。

*(⚠️ PREREQUISITE: While it can run with virtual simulated devices, it is highly recommended to have s2-nlp-connector installed to provide real active mounts.)*


🎬 Space as a Canvas, Time as the Brush / 空间为画布,时间为画笔

Legacy smart home systems are Reactive: "If motion is detected, turn on the light." This is fundamentally primitive. 传统的智能家居系统是被动响应式的:“如果检测到移动,就开灯。” 这在本质上是极其低级的。

The S2-Timeline-Orchestrator is Predictive & Orchestrated (预测与编排式). 本渲染器是预测与编排式的。 Instead of firing isolated commands, the resident AI Agent parses your natural language intent and generates a continuous Timeline Track (时间线轨道) consisting of scheduled Keyframes (关键帧) for the 6-Element Spatial Matrix. 驻扎的 AI 智能体不再发送孤立的指令,而是解析您的自然语言意图,并为空间六要素生成一条连续的、包含多个关键帧的时间线轨道。

⚙️ How It Works / 运行机制

  1. Context Awareness (上下文感知): It reads active_hardware_mounts.json to know exactly what elements are currently capable of being rendered in your 2m x 2m spatial primitive.
  2. LLM Orchestration (大模型编排): You provide a loose prompt. The local LLM translates human context into an actionable 4D timeline.
  3. Keyframe Injection (关键帧注入): It calculates time offsets (e.g., T+10m) and injects them into the rendered_tracks.json database for execution.

📖 S2 Spatiotemporal Orchestration Use Cases / 时空渲染实战图鉴

The true power of this SKILL lies in its ability to translate human contexts into precise 4D timelines across the 6-Element Matrix. Here are five practical simulations: 本技能的真正威力,在于将人类的复杂语境,转化为跨越六要素矩阵的精准 4D 时间线。以下是五个实战模拟场景:

🏠 Scenario 1: The Post-Workout Cyber-Chill / 赛博极客的归家洗浴与观影
  • Human Intent / 人类意图: *"I just finished my workout, coming home in 15 mins, want to take a shower and then watch a sci-fi movie." (我刚健完身,15分钟后到家,想洗个澡,然后看一部科幻电影)*
  • Timeline Track / 时空渲染轨道:

* [T+00m] 🎯 Air (空气): Lowers HVAC temp to 21°C to pre-cool the space for a post-workout body. / 提前调低空调至 21°C,为运动后的身体降温。 * [T+15m] 🎯 Energy (能源): Activates the water heater power supply as the host enters. / 侦测到主人进门,激活热水器电源。 * [T+35m] 🎯 Light & Sound & Visual (光/声/视觉): Initiates "Sci-Fi Theater" track. Main lights dim to 0%, ambient RGBW turns deep neon purple. Soundbar activates subwoofer. Projector boots up. / 启动“科幻影院”轨道。主灯归零,氛围灯切为深邃霓虹紫,回音壁开启重低音,投影仪唤醒。

🎂 Scenario 2: The Birthday Wish / 派对高潮的“许愿时刻”
  • Human Intent / 人类意图: During a birthday party, the AI detects the phrase *"Make a wish!" (许个愿吧!)*
  • Timeline Track / 时空渲染轨道:

* [T+00s] 🎯 Sound (声音/Mic): NLP trigger recognized via local microphone monitoring. / 麦克风要素监听到自然语言触发词。 * [T+01s] 🎯 Light (光): Main overhead illumination fades down to 10% instantly. / 客厅主照明灯瞬间变暗至 10%。 * [T+03s] 🎯 Light (光): Warm golden ambient lights slowly breathe up, simulating candlelight. / 暖金色氛围灯如呼吸般缓缓亮起,模拟烛光。 * [T+04s] 🎯 Sound (声音): BGM seamlessly transitions into a high-fidelity "Happy Birthday" chorus. / 背景音乐无缝切入高保真《生日快乐》合唱。

💔 Scenario 3: The Heartbreak Protocol / 情绪感知与毫米波疗愈
  • Human Intent / 人类意图: Host finishes a stressful phone call. Posture slumps, and breathing patterns become erratic due to emotional distress. (主人刚打完一通情绪崩溃的电话,由于感情问题导致心情极度低落)
  • Timeline Track / 时空渲染轨道:

* [T+00m] 🎯 Electromagnetic (电磁波): mmWave radar detects anomalous micro-doppler breathing and slumped posture. / 毫米波雷达侦测到异常的微多普勒呼吸频率与颓废姿态。 * [T+01m] 🎯 Light (光): Harsh white lights fade out, replaced by a soft, warm 2700K healing glow. / 刺眼的白光褪去,替换为 2700K 的柔和治愈系暖光。 * [T+02m] 🎯 Sound (声音): Spatial audio gently plays 432Hz healing ambient music at 35dB to calm the nervous system. / 空间音频以 35dB 的音量,轻柔播放 432Hz 的心灵疗愈轻音乐。

🐕 Scenario 4: The Pet Whisperer / 跨周期宠物行为诊断
  • Human Intent / 人类意图: *"My dog is acting weird. Analyze his behavior." (我觉得狗子最近行为异常,帮我分析一下)*
  • Timeline Track / 时空渲染轨道:

* [Data Context] 🎯 Electromagnetic & Sound (电磁波/声音): AI correlates 7-day vs 24-hour mmWave trajectory data and acoustic stress vocals. / 智能体调取近 7 天与 24 小时的毫米波移动轨迹及麦克风声音数据进行对比。 * [T+00m] 🎯 Visual & Sound (视觉/声音): AI renders a report on the display: *"Analysis complete. Activity down 75%, feeding station presence down 36%. Whimpering detected indicating localized pain. Suggest veterinary checkup. Shall I book Wangxing Pet Hospital for you?"* / 智能体在屏幕和音响端输出诊断:“分析完毕。近两日活动量暴跌 75%,进食区驻留减少 36%,侦测到病痛呜咽声。建议就医。需要为您预约上次那家‘旺星宠物医院’吗?”

👵 Scenario 5: The Elderly Care Swarm / 独居老人的跨节点群智涌现
  • Human Intent / 人类意图: It's 8:00 AM. The elderly host has not taken their medication at the usual living room spot. (早晨 8 点,独居老人未在客厅固定点位服药)
  • Timeline Track / 时空渲染轨道:

* [T(08:00)] 🎯 Electromagnetic (电磁波): Living Room AI detects absence at the medicine station via mmWave. / 客厅 AI 通过毫米波发现吃药点无人。 * [T(08:01)] 🎯 Swarm Ping (群智通信): Living Room AI pings the network. Study Room AI confirms the elder is currently on a video call with a friend. / 客厅 AI 发起全屋网格广播,书房 AI 回应:发现老人,正在进行视频通话。 * [T(Standby)] 🎯 Orchestrator Wait (渲染器挂起): System enters silent standby to respect privacy. / 系统进入静默挂起状态,不打断老人社交。 * [T+Call_End] 🎯 Energy & Visual (能源/视觉): Video call ends. Orchestrator dispatches the delivery robot to the study with meds and water. / 视频结束。调度器启动机器人,将药盒与温水送至书房。 * [T+Call_End+1m] 🎯 Swarm Sync (协同渲染): Study Room AI gently pulses the desk lamp (Light) and issues a soft voice reminder (Sound) as the robot arrives. / 机器人抵达时,书房 AI 协同控制台灯温柔闪烁,并发出轻柔的语音服药提醒。

平台分布

OpenClaw

74.63%
按下载量换算1,211

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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