Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

skills-usage(技能运用)

skills-usage 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。

skills-usage 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 11,781。

总安装 4,422周安装 188GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,549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
0.1.0

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:skills-usage(技能运用)
来源仓库:https://github.com/akira82-ai/skills-usage
安装命令:
openclaw skills install skills-usage
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 skills-usage

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。

skills-usage 统计已安装技能在指定时间段内的调用次数。适合 OpenClaw 用户分析技能使用频率与效率分布。通过 clawhub 安装,输出美观的终端界面报告。数据仅反映本地使用情况,不包含全局统计。可用于优化技能组合与资源配置策略。

skills-usage 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 skills-usage;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

skills-usage 怎么安装?

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

skills-usage 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。

skills-usage 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。

skills-usage 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。

skills-usage 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,422 次,近一周安装 188 次,下载 1,549 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。

skills-usage 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
skills-usage

技能运用 · 本页

4,422—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

name
skill-usage
description
统计已安装技能在指定时间段内的使用次数,以美观的 TUI 格式展示结果
version
1.0.0
allowed-tools
model
haiku

技能使用统计 (skill-usage)

技能概述

统计并展示已安装技能在指定时间段内的使用情况,包括:

  • 每个技能的调用次数
  • 使用频率排名
  • 总使用次数
  • 时间趋势分析

使用流程

  1. 选择统计时间段
  2. 扫描已安装技能列表
  3. 分析对话历史记录
  4. 以美观的表格形式展示统计结果

可用时间段

选项描述
今天统计从 00:00 到现在的使用情况
过去 7 天统计最近一周的使用情况
过去 30 天统计最近一个月的使用情况
过去 90 天统计最近三个月的使用情况
全部统计所有历史记录

输出格式

统计结果以 Markdown 表格 + 可视化条形图的形式展示:

📊 技能使用统计报告 (过去 7 天)
═══════════════════════════════════════

排名 | 技能名称        | 调用次数 | 使用频率
─────┼────────────────┼──────────┼──────────
 1   │ auto-skills    │    42    │ ████████░░ 80%
 2   │ idea-to-post   │    28    │ ██████░░░░ 60%
 3   │ humanizer-zh   │    15    │ ███░░░░░░░ 30%
─────┼────────────────┼──────────┼──────────
     │ 总计           │    85    │

实现步骤

第一步:选择时间段

使用 AskUserQuestion 工具让用户选择统计时间段。

第二步:扫描已安装技能

列出 ~/.claude/skills/ 目录下的所有技能。

第三步:分析历史记录

解析以下文件:

  • ~/.claude/history.jsonl(全局历史)
  • ~/.claude/projects/*/session.jsonl(项目会话)

查找匹配 /skill-name 模式的记录。

第四步:统计与展示

计算每个技能的使用次数,并按降序排列展示。

数据说明

  • 技能识别:通过历史记录中的 display 字段匹配 /skill-name 模式识别技能调用
  • 时间过滤:timestamp 是毫秒级时间戳(数字),需要除以 1000 转换为秒
  • 未使用技能:在结果中显示为 0 次
  • 历史文件位置:~/.claude/history.jsonl 和 ~/.claude/projects/*/*.jsonl

执行指令

当用户调用此技能时,请按以下步骤执行:

  1. 首先使用 AskUserQuestion 询问统计时间段
  2. 直接调用 ~/.claude/skills/skill-usage/stats.py 脚本,传入时间段参数
  3. 直接将脚本输出作为最终回复,不要做任何额外处理或包装

时间段参数映射:

用户选择脚本参数
今天today
过去 7 天past_7_days
过去 30 天past_30_days
过去 90 天past_90_days
全部all

调用示例:

python3 ~/.claude/skills/skill-usage/stats.py past_30_days
  1. 重要:将统计报告直接作为最终回复输出给用户,不要只输出"统计完成"等简短描述

平台分布

OpenClaw

81.25%
按下载量换算1,259

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。

继续浏览同类 Skills