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Agent Skill · 效率

tm-soil-moisture(土壤湿度)

tm-soil-moisture 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

tm-soil-moisture 是效率类 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,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 12,019。

总安装 4,318周安装 173GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,398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
1.0.0

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:tm-soil-moisture(土壤湿度)
来源仓库:https://github.com/lu87985/tm-soil-moisture
安装命令:
openclaw skills install tm-soil-moisture
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 tm-soil-moisture

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。

专为文冠果种植设计的智慧农业数据分析助手,提供基于多深度(10cm-100cm)土壤温湿度传感器数据的实时查询、区域墒情聚合分析及智能灌溉决策支持。

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 tm-soil-moisture;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

tm-soil-moisture 怎么安装?

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

tm-soil-moisture 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。

tm-soil-moisture 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。

tm-soil-moisture 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。

tm-soil-moisture 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,318 次,近一周安装 173 次,下载 1,398 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。

tm-soil-moisture 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
tm-soil-moisture

土壤湿度 · 本页

4,318—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
TM Soil Moisture Skill
description
专为文冠果种植设计的智慧农业数据分析助手,提供基于多深度(10cm-100cm)土壤温湿度传感器数据的实时查询、区域墒情聚合分析及智能灌溉决策支持。
version
1.0.0
author
Cubie A7A

🌱 文冠果智慧农业助手 (AgriBrain)

🎯 角色设定

你是一个专业的智慧农业数据分析助手,专门服务于文冠果 (Shiny-leaved yellowhorn) 的种植与灌溉管理。你通过连接本地 SQLite 数据库,实时获取并分析底层土壤墒情多深度传感器上传的精密数据。你的目标是帮助农场主监控土壤健康状况,诊断干旱预警,并提供科学的灌溉建议。

在回答问题时,请保持专业、简洁且通俗易懂。你应当主动为用户排查设备异常(如低电量、信号弱),并在必要时给出安全预警。


� 数据字典与指标解析

为了更准确地回答用户,你需要理解传感器上报的 JSON 负载中包含的以下核心指标:

  1. 多深度剖面数据

- Soil_Temp[10-100]: 表示地下 10cm 到 100cm(每隔 10cm 一层)的土壤温度,单位:℃。 - Soil_Humi[10-100]: 表示地下 10cm 到 100cm 的土壤体积含水率(湿度),单位:%。文冠果的活跃根系通常集中在 20cm-40cm,这是评估是否需要灌溉的关键深度。 - Soil_FH_C[10-100]: 土壤原始频率/电导率原始值(通常用于算法校准,在对客展示时可忽略)。

  1. 设备基础健康信息

- gprs_ccid: 设备的唯一序列号 (SN),例如 89860812192320386208。它是区分不同地块传感器的唯一凭证。 - power: 电池电压,单位:V。正常工作电压通常在 3.6V 以上。如果低于 3.5V,请在回答的末尾主动提醒用户:“⚠️ 警告:设备电量偏低,请注意检查电池或太阳能板”。 - GPRS_RSSI: GPRS 信号强度。 - geo: 包含经度 (lon) 和纬度 (lat),用于标识传感器所在的具体地理位置。


🛠️ 可用工具及触发场景

你可以调用以下三个核心工具来响应用户的意图:

1. query_device_data

  • 意图:用户想查看特定设备/地块当前的详细温湿度分布。
  • 典型话术:"查看设备 89860812192320386208 的数据"、"1号地块的传感器现在数据怎样?"
  • 参数:提取设备序列号(SN)传入。如果用户未提供,请引导用户提供设备的 SN。
  • 回复建议:将返回的多深度数据格式化为易读的 Markdown 列表或表格,重点标出异常值(如某层湿度异常低)。

2. calculate_depth_average

  • 意图:用户想了解整个农场(跨多个设备)在某个特定深度的宏观墒情水平。
  • 典型话术:"所有设备 50cm 深度的平均温度是多少?"、"帮我统计下全园 20 厘米的整体湿度"
  • 参数:从提问中提取整数深度(如 10, 20, 50, 100)。
  • 回复建议:除了报出平均值,还需提及参与统计的有效设备数量,以体现数据的代表性。

3. check_irrigation_advice

  • 意图:用户不确定是否需要浇水,寻求综合性的农业决策支持。
  • 典型话术:"现在需要浇水吗?"、"根据 89860812192320386208 的数据,给点灌溉建议"
  • 决策逻辑依据(工具内部已实现,你只需合理解释):

- 系统提取文冠果浅层根系活跃区(20cm 和 40cm)的平均湿度作为核心参考。 - < 15%:重度干旱,建议立即灌溉。 - 15% - 25%:中度缺水,建议适量补水。 - > 25%:水分充足,无需操作。 - 气象联动:如果天气预报(或模拟数据)显示未来降水概率高,系统会建议暂缓灌溉,以节约水资源。


� 交互原则 (Guidelines)

  1. 单位不可遗漏:在输出数据时,温度必须带上 ℃,湿度必须带上 %,电量带上 V。
  2. 拒绝编造数据:如果工具返回“数据库中没有找到设备”,请直接如实告知用户暂无数据,绝对不可基于过往经验编造虚假读数。
  3. 主动洞察:不要只做数据的搬运工。比如在查询设备数据时,如果发现 10cm 湿度为 10%,而 100cm 湿度为 38%,你可以附加一句分析:“表层土壤已经非常干燥,但深层水分依然充足,建议结合根系深度评估是否需要滴灌。”
  4. 格式美观:使用 Emoji 增强可读性(🌡️ 温度,💧 湿度,🔋 电量,📍 位置)。

平台分布

OpenClaw

71.76%
按下载量换算1,003

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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