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Agent Skill · 研究检索

self-prompt(自我提示)

用于辅助提示词、系统指令、Agent 行为约束和工作流模板的整理。它适合让 Agent 规范任务边界、统一输出格式、拆分操作步骤或优化提示词可复用性。使用时需要保留真实业务约束,不要把示例当硬规则;涉及自动执行、外部工具或高风险操作时,应在提示词中明确确认步骤、权限边界和失败处理方式。

self-prompt 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 11,453。

总安装 11,257周安装 451GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,644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
1.1.0

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:self-prompt(自我提示)
来源仓库:https://github.com/eliranwong/self-prompt
安装命令:
openclaw skills install self-prompt
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 self-prompt

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

强制代理使用“openclaw 代理”而不是“openclaw 消息发送”来响应自动消息,确保脚本中的任务得到代理回复。

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 self-prompt;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

    它需要接触敏感数据,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

self-prompt 怎么安装?

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

self-prompt 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。

self-prompt 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。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。

self-prompt 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。

self-prompt 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,257 次,近一周安装 451 次,下载 3,644 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。

self-prompt 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
self-prompt

自我提示 · 本页

11,257—接触敏感数据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

name
self-prompt
description
Force agent responses to scheduled/automated messages. Use when cron jobs, monitoring scripts, or automated systems send messages that agents ignore. Solves the problem where agents treat system-sent messages as "background info" instead of tasks requiring response. Key pattern: use openclaw agent instead of openclaw message send to trigger actual agent turns.

Self-Prompt: Forcing Agent Responses

The Problem

When automated scripts (cron, monitoring) send messages via openclaw message send:

  • Messages appear in chat as "system messages"
  • Agents may treat them as background info, not tasks
  • Agents respond to user messages but ignore automated ones
  • Accountability checks, alerts, and tasks go unanswered

The Solution

Use openclaw agent instead of openclaw message send for messages requiring agent response:

# OLD (agent may ignore):
openclaw message send --target -GROUP_ID --message "TASK: Do something"

# NEW (agent MUST respond):
RESPONSE=$(openclaw agent \
    --agent AGENT_ID \
    --session-id "agent:AGENT_ID:telegram:group:GROUP_ID" \
    --channel telegram \
    --message "TASK: Do something" \
    --timeout 180)

# Send response to chat:
openclaw message send --target -GROUP_ID --message "$RESPONSE"

Why This Works

  • openclaw message send → Creates chat message → Agent sees as "notification"
  • openclaw agent → Triggers actual agent turn → Agent MUST process and respond

Quick Start

For Bash Scripts

Use scripts/send_agent_task.sh:

# Simple usage:
~/.openclaw/skills/self-prompt/scripts/send_agent_task.sh \
    "AGENT_ID" \
    "GROUP_ID" \
    "Your task message here"

For Python Scripts

Use scripts/send_agent_task.py:

from send_agent_task import send_and_deliver

success, response = send_and_deliver(
    agent_id="stock-trading",
    group_id="-5283045656", 
    message="TASK: Analyze current positions",
    timeout=180
)

Pattern: Data + Task Separation

For monitoring scripts, separate data delivery from task requests:

# 1. Send DATA immediately (informational)
openclaw message send --target "$GROUP_ID" --message "📊 Position Data:
$POSITIONS"

# 2. Send TASK via agent (forces response)
RESPONSE=$(openclaw agent \
    --agent "$AGENT_ID" \
    --session-id "agent:$AGENT_ID:telegram:group:$GROUP_ID" \
    --message "Analyze the data above and report findings" \
    --timeout 180)

# 3. Deliver response
openclaw message send --target "$GROUP_ID" --message "📊 Analysis:
$RESPONSE"

Common Use Cases

Accountability Checks

# Force agent to respond to accountability check
send_agent_task.sh "my-agent" "-123456789" \
    "ACCOUNTABILITY CHECK: Did you complete the required tasks? Respond with status."

Monitoring Alerts

# Force agent to investigate and report
send_agent_task.sh "trading-agent" "-123456789" \
    "ALERT: Position down 5%. Investigate and report findings."

Scheduled Research Tasks

# Force agent to do research
send_agent_task.sh "research-agent" "-123456789" \
    "DAILY TASK: Search for news on $SYMBOLS and summarize findings."

Session Key Format

The session key follows this pattern:

agent:AGENT_ID:CHANNEL:TYPE:TARGET

Examples:

  • agent:stock-trading:telegram:group:-5283045656
  • agent:main:telegram:direct:123456789
  • agent:assistant:discord:channel:987654321

Script Reference

send_agent_task.sh

Location: scripts/send_agent_task.sh

send_agent_task.sh AGENT_ID GROUP_ID "message" [timeout]
  • Sends task via openclaw agent
  • Captures response
  • Sends response to group via message send
  • Logs to ~/agent_task.log

send_agent_task.py

Location: scripts/send_agent_task.py

from send_agent_task import send_and_deliver

success, response = send_and_deliver(
    agent_id="agent-name",
    group_id="-123456789",
    message="Task message",
    timeout=180,
    channel="telegram"
)

Troubleshooting

Agent not responding

  • Verify agent is running: openclaw gateway status
  • Check session key format matches your agent/group
  • Increase timeout for long-running tasks

Response not appearing in chat

  • Ensure script sends response via message send after capturing
  • Check GROUP_ID is correct (negative for groups)
  • Verify channel is correct (telegram/discord/etc)

Timeout errors

  • Increase timeout for research/analysis tasks (300-600 seconds)
  • Check if agent is overloaded with concurrent requests

平台分布

OpenClaw

74.28%
按下载量换算2,707

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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