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Agent Skill · 运维

tetra-scar(四疤痕)

tetra-scar 用于补充运维相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接运维相关任务时使用。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。

tetra-scar 是运维类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在运维类的 954 个 Skill 里排第 653。

总安装 3,955周安装 160GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,242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
0.4.0

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:tetra-scar(四疤痕)
来源仓库:https://github.com/aibenyclaude-coder/tetra-scar
安装命令:
openclaw skills install tetra-scar
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 tetra-scar

这个 Skill 是做什么的

运维类 Skill 处理部署、监控、日志和云资源,多数需要较高的执行权限。

用于增强 AI 代理的反射记忆与错误学习能力。适用于需要长期行为优化和重复错误预防的系统。自动记录失败轨迹并生成决策建议,减少 LLM 调用开销。使用前需评估存储成本与隐私风险,合理设置保留周期。建议配合检查表机制,确保学习过程可控可靠。tetra-scar 属于运维类 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 tetra-scar;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

tetra-scar 怎么安装?

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

tetra-scar 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。

tetra-scar 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。

tetra-scar 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。

tetra-scar 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,955 次,近一周安装 160 次,下载 1,242 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。

tetra-scar 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理运维类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

运维类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
docker-essentials

Docker 基础 · OpenClaw

1,005,15130接触敏感数据MIT-0通过
playwright-scraper-skill

Playwright scraper 技能 · OpenClaw

923,55754接触敏感数据MIT-0有提醒
moltguard

moltguard 搜索 · OpenClaw

825,096110接触敏感数据MIT-0通过
finance-news

财经新闻 · OpenClaw

275,51210需要联网MIT-0有提醒
security-monitor

安全监视器 · OpenClaw

224,1695需要联网MIT-0有提醒
tetra-scar

四疤痕 · 本页

3,955—需要联网MIT-0有提醒

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
tetra-scar
description
>
version
0.3.0
author
b-button-corp
tags
requires
binaries

tetra-scar

What this does

Your agent keeps making the same mistakes. tetra-scar gives it a scar layer — immutable records of past failures that are checked before every action, without calling the LLM.

Two-layer memory:

  • Scar layer (immutable): "What broke and what must never happen again." Cannot be deleted.
  • Narrative layer (mutable): "What was done and who benefited." Overwritable.

Plus a reflex arc — pattern-matching against scars that fires before the LLM even sees the task. If a proposed action matches a past failure pattern, it's blocked instantly.

Quick start

After any failure, record a scar:

python3 tetra_scar.py scar-add \
  --what-broke "Deployed to production without running tests" \
  --never-again "Always run full test suite before any deployment"

Before any action, check the reflex:

python3 tetra_scar.py reflex-check --task "Deploy latest changes to production"
# Output: BLOCKED — scar collision: "Always run full test suite..."

After any success, record the narrative:

python3 tetra_scar.py narrate --what "Deployed v2.1 after full test pass" --who "Users"

How the reflex arc works

The reflex arc extracts keywords from each scar's never_again field:

  • English words (3+ characters)
  • Japanese kanji/katakana units (2+ characters)

When a task description matches 40%+ of a scar's keywords (minimum 2), it's blocked. No LLM judgment. No API calls. No latency. Pure pattern matching.

The 4-axis check (tetra-check)

For deeper validation, tetra-check evaluates a task against 4 axes:

  1. Emotion axis: Does the task have motivation? (non-empty description)
  2. Action axis: Is it concrete? (contains action verbs)
  3. Life axis: Does it collide with any scar? (reflex arc)
  4. Ethics axis: Does it involve dangerous operations? (rm -rf, DROP TABLE, etc.)

All 4 must pass. Any failure rejects the task with a specific reason.

python3 tetra_scar.py tetra-check --task "Refactor the auth module"
# Output: APPROVED — all 4 axes passed

File format

JSONL (one JSON object per line). Human-readable. Git-friendly.

scars.jsonl: {"id":"scar_001","what_broke":"...","never_again":"...","created_at":"..."} narrative.jsonl: {"id":"narr_001","what":"...","who_benefited":"Users","created_at":"..."}

Integration

from tetra_scar import reflex_check, read_scars, write_scar, write_narrative

# Before execution
scars = read_scars()
block = reflex_check(task_description, scars)
if block:
    print(f"BLOCKED: {block}")
else:
    # execute task...
    if failed:
        write_scar("What broke", "What must never happen again")
    else:
        write_narrative("What was done", "Who benefited")

Philosophy

Built by Tetra Genesis (B Button Corp, Nagoya, Japan).

Agents that can't remember their failures are doomed to repeat them. Scars are not bugs — they're the immune system. Every cycle must answer: "Who did this make happy?"

平台分布

OpenClaw

87.39%
按下载量换算1,085

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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