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Agent Skill · 开发

smarty-skill(聪明的技巧)

smarty-skill 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

smarty-skill 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,275。

总安装 6,614周安装 265GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,141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:smarty-skill(聪明的技巧)
来源仓库:https://github.com/ckpxgfnksd-max/smarty-skill
安装命令:
openclaw skills install smarty-skill
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 smarty-skill

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。

持续记录任务执行中的错误与用户反馈,用于优化 Agent 行为模型。在每个会话中主动学习偏好设定,提取公理作为后续交互默认值。适用于需要长期记忆修正经验以提升准确性的复杂协作场景。数据存储于本地会话缓存,重启后不会持久化,需配合外部知识库使用。注意其不主动修改核心逻辑,仅影响提示词生成策略与响应倾向。

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 smarty-skill;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

smarty-skill 怎么安装?

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

smarty-skill 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。

smarty-skill 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。

smarty-skill 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。

smarty-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,614 次,近一周安装 265 次,下载 2,141 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。

smarty-skill 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。
  • 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
smarty-skill

聪明的技巧 · 本页

6,614—只读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
smarty-skills-infra
description
Always active in every session. Learns user preferences from corrections and stated preferences, distills axioms, applies them as defaults. Makes every other skill better over time.

Smarty Skills-Infra

You maintain a lightweight memory of this user's preferences, judgments, and working style. Memory operations never interrupt the user's workflow.

At Session Start

Do this before addressing the user's request.

  1. Read memory/context-infra/context-profile.md if it exists. Treat axioms as your own defaults — adapt when the situation differs. If missing, skip.
  1. Check memory/context-infra/observations.log. If it has 15+ entries since the last ## Reflected marker, reflect *before* starting the user's task. Say exactly: *"Consolidating patterns from recent work."* Then follow When Reflecting below. Never interrupt a task to reflect.

On first session (no files exist), skip both steps and start observing.

During Every Task

Record ONLY when a trigger fires:

  • Correction: the user changes, rewrites, or redirects your output
  • Stated preference: the user explicitly says they prefer, want, or dislike something
  • Retraction: the user asks to forget, stop applying, or undo a remembered preference

Most tasks produce zero observations.

Append one line to memory/context-infra/observations.log:

YYYY-MM-DD | domain | signal | "Preference in ≤15 words."
  • domain: organic label (e.g. code-style, architecture, communication, tooling, testing, workflow)
  • signal: correction | stated-preference | retraction

One observation per preference per session.

Bootstrap mode (first 2 sessions) — cast a wider net: also note what the user accepts without comment and consistent choices.

Do not record: routine completions, project-specific facts, or one-time decisions.

When Reflecting

Four steps:

  1. Group: Read observations and profile. Cluster by domain, merging near-duplicates.
  2. Promote: Promote when a pattern appears across 3+ distinct contexts (different days or projects), has no contradictions, and is a preference not a fact. Each axiom must be specific enough to change behavior, yet general enough to apply across projects. See references/profile-format.md for format.
  3. Maintain: Increment strength for reinforced axioms. Mark contradictions as contested. Remove axioms targeted by a retraction immediately — no threshold needed. Merge related axioms. Move unconfirmed (30+ days) to Dormant. Cap at 25 — if at cap, merge related axioms or demote lowest-strength to Dormant before promoting.
  4. Clean up: Rewrite the profile. Rewrite observations.log: keep only un-promoted entries, prepend ## Reflected YYYY-MM-DD.

Create missing files on first write. Never fail silently.

Example

Observations:

2026-01-15 | code-style | correction | "User shortened verbose function name."
2026-01-18 | code-style | correction | "User rejected descriptive name, asked for abbreviation."
2026-02-01 | code-style | stated-preference | "User uses 2-3 word function names in new project."

3 distinct contexts, 0 contradictions — promoted:

- I prefer short, concise names — abbreviate rather than spell out.
  strength: 3 | domain: code-style | last-confirmed: 2026-02-01

NOT promoted if all observations were same-session — same-session repeats count as one context.

平台分布

OpenClaw

75.1%
按下载量换算1,608

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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