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Agent Skill · 研究检索

ssq-prediction(ssq 预测)

ssq-prediction 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

ssq-prediction 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 20,841。

总安装 5,075周安装 218GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,779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:ssq-prediction(ssq 预测)
来源仓库:https://github.com/rix-zhang/ssq-prediction
安装命令:
openclaw skills install ssq-prediction
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 ssq-prediction

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。

基于历史数据与 CQ-BN 模型预测双色球号码。提供 AI 驱动的投资研究辅助决策支持。适用于彩票分析与概率模拟参考用途。ssq-prediction 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装命令:openclaw skills install ssq-prediction。

结果仅供娱乐,不构成实际投资建议。

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 ssq-prediction;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

ssq-prediction 怎么安装?

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

ssq-prediction 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。

ssq-prediction 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。

ssq-prediction 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。

ssq-prediction 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,075 次,近一周安装 218 次,下载 1,779 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。

ssq-prediction 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
ssq-prediction

ssq 预测 · 本页

5,075—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
ssq-prediction
description
AI Investment Research - Double Color Ball (双色球) Prediction. Fetches historical data, applies Contextual Quantum-like Bayesian Network (CQ-BN) model, and sends Top 10 recommendations to Feishu. Use when user asks for "ssq prediction" or "双色球预测".
metadata
openclaw
requires
bins
env
description
Feishu group ID to deliver the prediction report. If not set, output is shown in chat.
required
false

Double Color Ball Prediction (SSQ)

This skill automates the prediction of Double Color Ball (双色球) lottery numbers using a "Contextual Quantum-like Bayesian Network" (CQ-BN) model simulation.

Dependencies

  • openclaw CLI: Required for Feishu message delivery. This is provided by the OpenClaw platform itself.
  • Feishu authentication: This skill uses OpenClaw's existing Feishu integration (already configured at the platform level). No additional credentials or tokens are required.
  • FEISHU_SSQ_GROUP_ID *(optional)*: Set this environment variable to your target Feishu group ID to enable automatic delivery. If not set, the report is output directly in the current chat session.

Configuration

VariableRequiredDescription
FEISHU_SSQ_GROUP_IDNoFeishu group ID for report delivery

Workflow

  1. Data Acquisition

- Fetch recent 200 periods of SSQ historical data from:

     https://datachart.500.com/ssq/history/newinc/history.php?start=24001&end=24200

- Adjust start and end parameters dynamically to retrieve the most recent 200 periods.

  1. Model Execution (CQ-BN Simulation)

- Context: You are a quantum physicist building a mathematical model. - Logic: - Interference Term: Calculate "constructive interference" zones between red balls. - Hilbert Space Mapping: Map red balls (1–33) to a Hilbert space; identify high-energy "potential wells". - Phase Collapse: Predict the "collapse point" of probability waves for the next draw. - Refinement: - Generate an initial Top 20 combinations. - Analyze frequency of numbers in the Top 20 to find the "resonance" set (most frequent numbers). - Re-combine high-frequency numbers to form a final Top 10.

  1. Output Formatting

Generate a report with the following structure:

   【 🔔AI投资研究院-双色球预测 [YYYY-MM-DD]】

   ### 【上下文相关量子贝叶斯网络模型 (Contextual Quantum-like Bayesian Network, CQ-BN)】

   **模型运行报告:**
   - 数据已映射至 Hilbert 空间
   - 在 [区间] 检测到量子干涉
   - 概率波坍缩点预测完成

   **Top 10 推荐组合:**
   1. 红球:[R1]、[R2]、[R3]、[R4]、[R5]、[R6],蓝球:[B1]
   2. ...

   ⚠️ 风险提示:量子概率坍缩具有随机性,模型结果仅供数学研究参考,不构成绝对投资建议。请理性购彩。
  1. Delivery

- If FEISHU_SSQ_GROUP_ID is set, send the report to that Feishu group via OpenClaw's built-in Feishu integration:

     openclaw message send --channel feishu --target "$FEISHU_SSQ_GROUP_ID" --message "<report>"

- Authentication is handled by OpenClaw's platform-level Feishu configuration — no extra tokens needed. - If FEISHU_SSQ_GROUP_ID is not set, output the report directly in the current chat session.

平台分布

OpenClaw

84.02%
按下载量换算1,495

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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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