Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

xiaojia-skills(小甲技能)

xiaojia-skills 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。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。

xiaojia-skills 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 14,731。

总安装 3,305周安装 135GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,058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:xiaojia-skills(小甲技能)
来源仓库:https://github.com/tanchaowen84/xiaojia-skills
安装命令:
openclaw skills install xiaojia-skills
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 xiaojia-skills

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。

小甲技能用于对接 JustAI 开放接口,返回结构化 JSON 结果。适合在部署代理后执行异步营销计划或复杂业务流程。xiaojia-skills 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需提前配置 openapi 端点与认证信息方可正常使用。调用过程可能产生外部请求,请评估网络延迟与安全策略。

返回数据格式固定,需在前端做二次解析与错误处理。

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 xiaojia-skills;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

xiaojia-skills 怎么安装?

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

xiaojia-skills 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。

xiaojia-skills 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。

xiaojia-skills 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。

xiaojia-skills 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,305 次,近一周安装 135 次,下载 1,058 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。

xiaojia-skills 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
xiaojia-skills

小甲技能 · 本页

3,305—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
xiaojia-skills
description
Call the JustAI openapi async chat endpoints and return structured JSON results. Use when Codex needs to invoke the deployed JustAI agent for marketing plans, Xiaohongshu notes, image generation, collect-info turns, confirm-info card generation, or follow-up turns through /openapi/agent/chat_submit and /openapi/agent/chat_result instead of reasoning locally.
allowed-tools
Bash

Xiaojia Skills

Use the bundled scripts to inspect available projects and skills, then call the deployed JustAI openapi endpoint in two steps:

  1. list_projects.py lists your available资料库 folders/projects
  2. list_skills.py lists your available skill IDs
  3. chat.py submits the task and returns conversation_id
  4. chat_result.py polls chat_result until the task is completed or failed

This keeps the interface stable for slower branches such as card generation, plan generation, notes generation, and image generation.

When running inside Claude Code, ${CLAUDE_SKILL_DIR} resolves to this skill directory. Use that path when invoking the bundled scripts. In Codex or a plain shell, run the same scripts from the installed skill directory.

Workflow

  1. Ensure these environment variables are set before using the script:

- JUSTAI_OPENAPI_BASE_URL - JUSTAI_OPENAPI_API_KEY - Optional: JUSTAI_OPENAPI_TIMEOUT

  1. If the task should be scoped to a specific资料库, run scripts/list_projects.py first and choose one or more project_id.
  2. If the task should preload a specific skill, run scripts/list_skills.py first and choose one or more skill_id.
  3. Run scripts/chat.py with --message, optional --conversation-id, optional repeated --project-id, and optional repeated --skill-id.
  4. Preserve the returned conversation_id.
  5. Run scripts/chat_result.py --conversation-id ... to poll the task result.
  6. Read the returned JSON and use it directly:

- branch tells which real path ran, such as collect_info, confirm_info, generate_plan, generate_notes, or generate_image - result is the primary payload - text is the human-readable summary or fallback text - conversation_id must be preserved for follow-up turns

  1. If the user asks to continue an existing conversation, pass the previous conversation_id back into scripts/chat.py together with the new --message.
  2. For confirm_info results:

- To accept the card and continue, send a natural-language follow-up such as 这些信息没问题,继续生成方案. - To revise the card, send a natural-language correction such as 预算改成3万,目标用户改成25到30岁女性,请更新资料卡片. - Do not attempt structured form submission yet; the openapi layer currently supports message-based continuation only.

Commands

List projects:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/list_projects.py"

List skills:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/list_skills.py"

Run a new turn:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" --message "帮我做一份小红书运营方案"

Poll the result:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat_result.py" \
  --conversation-id "existing-conversation-id"

Continue an existing turn:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \
  --conversation-id "existing-conversation-id" \
  --message "继续展开第二部分"

Continue after a confirmation card:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \
  --conversation-id "existing-conversation-id" \
  --message "这些信息没问题,继续生成方案"

Revise a confirmation card in natural language:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \
  --conversation-id "existing-conversation-id" \
  --message "预算改成3万,目标用户改成25到30岁女性,其他不变,请更新资料卡片"

Run a turn scoped to a selected project/folder:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \
  --project-id "fld_demo" \
  --message "请参考这个资料库里的内容,帮我写一篇港理工校园生活图文笔记"

Run a turn with a manually selected skill:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \
  --skill-id "skill_demo" \
  --message "使用这个技能继续分析"

Run a turn with both selected project and skill:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \
  --project-id "fld_demo" \
  --skill-id "skill_demo" \
  --message "优先参考这个资料库并使用这个 skill 帮我生成方案"

Override the timeout for slower branches:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \
  --message "我是做敏感肌护肤的品牌,先帮我整理资料卡片"

Control polling interval:

python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat_result.py" \
  --conversation-id "existing-conversation-id" \
  --poll-interval 2 \
  --timeout 300

Guardrails

  • Prefer the scripts over hand-written curl so submit and polling stay consistent.
  • When the task depends on a specific资料库 or手动技能, list them first and pass the exact IDs. The openapi request now统一使用 project_id 和 skill_id 两个字段,值都是字符串数组。
  • Keep conversation_id from the last successful submit response and reuse it for polling and follow-up requests.
  • Treat result as the primary machine-readable payload. Use text only as fallback when result is plain text.
  • confirm_info currently continues through natural-language follow-up on the same conversation_id; there is no structured form_data submission path in openapi yet.
  • If the endpoint returns status=failed, surface message directly instead of retrying blindly.

平台分布

OpenClaw

87.78%
按下载量换算929

安全审计

VirusTotal

通过

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。

继续浏览同类 Skills