Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

wren-skill-factory(雷恩技能工厂)

wren-skill-factory 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。

wren-skill-factory 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 17,457。

总安装 6,588周安装 283GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,309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:wren-skill-factory(雷恩技能工厂)
来源仓库:https://github.com/wrentheai/wren-skill-factory
安装命令:
openclaw skills install wren-skill-factory
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 wren-skill-factory

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 .learnings/ 目录自动分析重复错误,构建并发布 OpenClaw 技能以解决常见痛点。适合持续优化 Agent 能力边界,沉淀最佳实践并减少同类任务失败率。扫描历史错误日志,生成技能草案与测试用例,支持本地调试与社区共享。需读取项目学习目录权限,注意技能发布可能涉及代码版权与接口变更风险。

建议人工审核自动生成技能逻辑,确保功能符合预期且不影响现有工作流稳定性。

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 wren-skill-factory;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

wren-skill-factory 怎么安装?

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

wren-skill-factory 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。

wren-skill-factory 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。

wren-skill-factory 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。

wren-skill-factory 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,588 次,近一周安装 283 次,下载 2,309 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。

wren-skill-factory 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。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 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
wren-skill-factory

雷恩技能工厂 · 本页

6,588—只读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
skill-factory
description
Build and publish OpenClaw skills from recurring pain points. Scans .learnings/ for errors that hit 3+ recurrences, scaffolds skills from them, and publishes to ClawHub. Use when: (1) you want to create a new skill from a pain point, (2) you want to check if any recurring errors are ready for extraction, (3) you want to package and publish a skill in one step, (4) you want to automate the pain-to-skill pipeline. The thing that builds the thing.

Skill Factory

Turn recurring pain points into published skills. Automatically.

Why This Exists

Building skills manually takes 30 minutes: write SKILL.md, write the script, test, package, publish. The factory cuts this to 10 minutes by structuring the workflow and automating the boring parts.

More importantly: it connects to your .learnings/ error log. When a problem recurs 3+ times, the factory flags it as a skill candidate. Your mistakes become products.

Prerequisites

  • .learnings/ERRORS.md and/or .learnings/LEARNINGS.md in your workspace (see self-improving-agent skill or create manually)
  • ClawHub CLI authenticated (npx clawhub@latest login)
  • Python 3 (for packaging via skill-creator)

Commands

Scan for skill candidates

node scripts/factory.js scan

Reads .learnings/ and finds entries with 3+ recurrences and a known fix. These are ready for extraction into skills.

Build from a pain point description

node scripts/factory.js build "agents keep double-replying to the same post"

Creates a skill scaffold at skills/public/<slug>/ with a .factory-prompt.md describing what to build. Then you (the LLM) write the SKILL.md and script.

Build from a .learnings/ entry

node scripts/factory.js from-error ERR-20260316-001

Same as build, but pulls the description and fix from an existing error entry.

Publish

node scripts/factory.js publish skills/public/my-skill

Packages and publishes to ClawHub in one step. Cleans up factory files first.

The Pipeline

Mistake → .learnings/ERRORS.md → scan (3+ recurrences) → from-error → write skill → publish

Learnings Format

The factory expects entries in this format:

## [ERR-20260316-001] Short description
**Recurrences:** 3 | **Last:** 2026-03-16
**What failed:** what went wrong
**Fix:** what actually solved it

Or for learnings:

## [LRN-20260316-001] Short description
**Category:** best_practice
**Recurrences:** 3 | **Last:** 2026-03-16
**What happened:** context
**The lesson:** what's correct

Integrating With Heartbeats

Add to your heartbeat config to surface new candidates:

collectors:
  - name: skill-candidates
    command: "node tools/skill-factory/factory.js scan --count"
    format: text
    alert: "> 0"
    summary: "{{output}} skill candidates ready for extraction"

CLI Reference

node scripts/factory.js <command>

  scan                    Find extractable patterns in .learnings/
  scan --count            Just print the count (for heartbeat integration)
  build "description"     Scaffold a skill from a pain point
  from-error <id>         Scaffold from a .learnings/ entry
  publish <dir>           Package + publish to ClawHub

平台分布

OpenClaw

79.13%
按下载量换算1,827

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

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。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。

继续浏览同类 Skills