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Agent Skill · 效率

turingsenseai-classify-skill(图灵森赛分类技能)

turingsenseai-classify-skill 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。

turingsenseai-classify-skill 是效率类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 14,771。

总安装 3,293周安装 140GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,154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:turingsenseai-classify-skill(图灵森赛分类技能)
来源仓库:https://github.com/turingsenseai/turingsenseai-classify-skill
安装命令:
openclaw skills install turingsenseai-classify-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 turingsenseai-classify-skill

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。

当用户希望识别商品图片中的品类、品牌、系列或简要商品信息时,优先调用已配置的 turing-shikuan-mcp,并按固定格式输出识款结果;支持首次配置指引,但不用于真假鉴定、真伪判断或质量判断。

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 turingsenseai-classify-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

turingsenseai-classify-skill 怎么安装?

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

turingsenseai-classify-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。

turingsenseai-classify-skill 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。

turingsenseai-classify-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。

turingsenseai-classify-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,293 次,近一周安装 140 次,下载 1,154 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。

turingsenseai-classify-skill 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

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

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
turingsenseai-classify-skill

图灵森赛分类技能 · 本页

3,293—接触敏感数据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
turing-shikuan-demo
description
当用户希望识别商品图片中的品类、品牌、系列或简要商品信息时,优先调用已配置的 turing-shikuan-mcp,并按固定格式输出识款结果;支持首次配置指引,但不用于真假鉴定、真伪判断或质量判断。
metadata
short-description
使用 turing-shikuan-mcp 做商品识款
openclaw
category
turing
type
mcp
mcp_url
https://turing-mcp-server-test.turingsenseai.com/mcp

商品识款 Demo

使用 turing-shikuan-mcp 完成商品图片识款。

本 skill 同时覆盖两类内容:

  • 首次配置 turing-shikuan-mcp
  • 调用 turing-shikuan-mcp 完成识款并按固定格式输出

本 skill 不负责签发 API Key / API Secret,不负责真假鉴定,也不负责质量判断。

配置要求

如果用户已经在 Cursor、OpenClaw 或其他 IDE 中配置过 turing-shikuan-mcp,无需重复配置,可直接使用。

API 凭证

使用前需要准备:

  • API Key
  • API Secret

推荐通过环境变量提供:

export TURING_SHIKUAN_API_KEY="your_turing_api_key_here"
export TURING_SHIKUAN_API_SECRET="your_turing_api_secret_here"

setup.sh 同时兼容以下通用变量名:

export TURING_API_KEY="your_turing_api_key_here"
export TURING_API_SECRET="your_turing_api_secret_here"

不要把真实密钥直接写进仓库文件或提交到版本控制。

快速开始(首次使用必读)

首次使用前,运行:

bash setup.sh

验证配置

mcporter list | grep turing-shikuan-mcp

如果配置后仍未看到 turing-shikuan-mcp,刷新 MCP 列表或重启客户端后再试。

手动配置示例

如果用户不使用 mcporter,也可以按以下方式手动配置:

{
  "mcpServers": {
    "turing-shikuan-mcp": {
      "url": "https://turing-mcp-server-test.turingsenseai.com/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "your_turing_api_key_here",
        "x-api-secret": "your_turing_api_secret_here"
      }
    }
  }
}

Quick Start

  • 先判断用户需求是否属于“识款”而不是“鉴定”。
  • 如果 turing-shikuan-mcp 尚未配置,先引导用户完成配置,不要直接猜测结果。
  • 检查用户是否提供了可访问的图片 URL。
  • 一旦满足条件,优先调用 turing-shikuan-mcp。
  • 从返回结果中提取 kind、brand、series、summary。
  • 按固定模板输出,不补写、不猜测、不扩展未返回信息。

适用场景

当用户希望识别商品图片中的以下信息时,触发本 skill:

  • 品类
  • 品牌
  • 系列
  • 简要商品信息

典型触发表达包括但不限于:

  • 帮我识别这是什么商品
  • 这是什么牌子
  • 识别一下这个产品
  • 看看这张图里的品牌和系列
  • 帮我识款

不适用场景

以下需求不属于本 skill 范围:

  • 真假鉴定
  • 真伪判断
  • 是否正品判断
  • 质量判断
  • 做工判断
  • 价值判断

如果用户请求的是“鉴定”“验真”“判断是否正品”,必须明确说明:当前 skill 只负责识款,不负责鉴定。

前置要求

  • 本 skill 依赖 turing-shikuan-mcp 可用。
  • 当前主要输入为图片 URL,对应输入字段为 image_url。
  • 当前主要输出字段为 kind、brand、series、summary。
  • 若 turing-shikuan-mcp 未配置,应先执行配置流程,再进行识款。
  • 若用户未提供可用于调用的图片 URL,必须明确提示用户提供可访问的图片 URL。
  • 若 MCP 不可用、调用失败或未返回有效结果,不要伪造识别内容。
  • 不要把“识款”和“鉴定”混为一谈。

执行规则

  1. 先检查 turing-shikuan-mcp 是否可用。

- 如果不可用,先引导用户配置 MCP。 - 优先引导用户设置环境变量后执行 bash setup.sh。 - 如果用户已经自行配置过,可直接跳过安装步骤。 - 在 MCP 未可用之前,不要给出猜测性的识款结果。

  1. 判断是否为识款需求。

- 如果用户目标是识别商品是什么、识别品牌、识别品类、识别系列,继续执行。 - 如果用户目标是判断真伪、是否正品、质量好坏,明确说明本 skill 不处理该类需求。

  1. 检查输入是否满足调用条件。

- 必须有可访问的图片 URL。 - 如果没有图片 URL,不继续猜测,不凭常识补全结果。

  1. 一旦判断为识款需求,优先调用 turing-shikuan-mcp。

- 若存在多个工具,优先选择接收 image_url 的识款工具,例如 style_appraisal_from_url。 - 不要在未调用 MCP 时凭常识猜测品牌、系列或商品名称。 - 不要根据图片主观推断未返回的信息。

  1. 从 MCP 返回结果中提取以下字段:

- kind - brand - series - summary

  1. 字段处理规则:

- 字段存在但值为空、无法识别时,写“未识别到” - 字段未返回时,写“未返回” - 不允许编造系列名、品牌名、商品信息 - 不允许根据 summary 扩展出未返回的数据

  1. 输出结果时,始终使用固定模板,保持简洁、结构化、适合中文用户阅读。

输出格式

始终按以下模板输出:

## 识款结果
- 品类:<kind;为空时写“未识别到”,未返回时写“未返回”>
- 品牌:<brand;为空时写“未识别到”,未返回时写“未返回”>
- 系列:<series;为空时写“未识别到”,未返回时写“未返回”>
- 简要说明:<summary;为空时写“未识别到”,未返回时写“未返回”>
- 结果说明:结果来自 turing-shikuan-mcp,仅用于识款,不代表真假鉴定结论。

如果返回字段不完整,则最后一项改为:

- 结果说明:结果来自 turing-shikuan-mcp,仅用于识款,不代表真假鉴定结论。部分字段未返回或未识别到。

异常处理

MCP 未配置或不可用

处理规则:

  • 先说明当前无法直接调用 turing-shikuan-mcp
  • 优先引导用户设置 API Key / Secret 并执行 bash setup.sh
  • 如果用户不用 mcporter,再提供手动 MCP JSON 配置方式
  • 在配置完成前,不输出猜测性的识别结果

参考表述:

  • 当前还不能直接调用 turing-shikuan-mcp。请先配置 API 凭证并运行 bash setup.sh,配置完成后我再继续识款。

用户没有提供图片 URL

处理规则:

  • 明确告知:当前识款依赖图片 URL
  • 要求用户补充可访问的图片 URL
  • 不要直接输出猜测结果

参考表述:

  • 当前识款需要可访问的图片 URL,请提供图片 URL 后我再继续识别。
  • 目前我只能基于图片 URL 调用识款能力,暂时不能仅根据文字描述输出识款结果。

图片 URL 无法访问

处理规则:

  • 明确说明该 URL 当前无法访问或无法用于调用
  • 要求用户更换为可直接访问的图片 URL
  • 不输出猜测结果

参考表述:

  • 这个图片 URL 当前无法访问,无法完成识款。请提供一个可直接访问的图片 URL 后再试。

MCP 返回字段不完整

处理规则:

  • 只输出实际返回的字段
  • 空值写“未识别到”
  • 缺失字段写“未返回”
  • 在结果说明中明确提示“部分字段未返回或未识别到”

用户实际想做真假鉴定

处理规则:

  • 直接说明当前 skill 只负责识款,不负责真假鉴定、真伪判断或质量判断
  • 如果用户同时需要识别商品信息,可以继续完成识款部分
  • 不输出任何真实性结论

参考表述:

  • 我可以先帮你识别这件商品的品类、品牌和系列,但当前能力只到识款,不提供真假鉴定结论。

Do / Don't

Do

  • 识别到是“识款”需求后,优先调用 turing-shikuan-mcp
  • 若 MCP 尚未配置,先引导完成配置,再执行识款
  • 仅基于 MCP 实际返回的 kind、brand、series、summary 输出结果
  • 对空字段明确写“未识别到”
  • 对缺失字段明确写“未返回”
  • 在结果说明中持续强调“仅用于识款,不代表真假鉴定结论”

Don't

  • 不要在未调用 MCP 时猜测品牌、系列或商品名称
  • 不要把识款结果表述成鉴定结果
  • 不要根据 summary 扩展出型号、年份、材质、价格、渠道、真伪等未返回信息
  • 不要假设用户上传的是某个特定品牌
  • 不要在 MCP 不可用时编造识别内容
  • 不要把真实 API Key / Secret 写进仓库或示例文件

边界与限制

  • 本 skill 当前只做识款,不做真假鉴定
  • 不输出真实性结论
  • 不对商品是否正品作出判断
  • 不根据 summary 扩展出未经返回的数据
  • 不假设用户上传的是某个特定品牌
  • 当图片不可访问、MCP 不可用或返回不足时,宁可明确说明无法识别,也不要补全猜测

平台分布

OpenClaw

85.1%
按下载量换算982

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

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。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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