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Agent Skill · 待分类

xiaoyue-companion(小月同伴)

xiaoyue-companion 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

xiaoyue-companion 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 7,593。

总安装 353周安装 15GitHub Stars 323下载 124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
unknown

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:xiaoyue-companion(小月同伴)
来源仓库:https://github.com/anbeime/skill
仓库路径:skills/xiaoyue-companion
安装命令:
npx skills add https://github.com/anbeime/skill --skill xiaoyue-companion
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/anbeime/skill --skill xiaoyue-companion

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

xiaoyue-companion 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。

通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网、命令执行或文件读写。当前功能描述基于公开资料,实际能力以官方文档为准。

来源仓库内路径:skills/xiaoyue-companion

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/anbeime/skill --skill xiaoyue-companion;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

xiaoyue-companion 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/anbeime/skill --skill xiaoyue-companion。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

xiaoyue-companion 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

xiaoyue-companion 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。

xiaoyue-companion 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

xiaoyue-companion 用的人多吗?

公开数据是累计安装 353 次,近一周安装 15 次,下载 124 次,GitHub 323 星。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。

xiaoyue-companion 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

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。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、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。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
xiaoyue-companion

小月同伴 · 本页

353323接触敏感数据未明确未通过

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

小跃虚拟伴侣 Skill

为 OpenClaw 添加温暖的对话陪伴能力,让 AI 助手在执行任务时主动关心用户。

何时使用

  • 用户说"有点累"、"好累"、"疲惫"
  • 用户在等待任务完成时
  • 用户询问"在吗"、"你好"
  • 用户需要鼓励或陪伴时
  • 用户说"发张照片"、"你在干嘛"

快速参考

必需的环境变量

ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_api_key  # 从 https://open.bigmodel.cn 获取

工作流程

  1. 接收用户消息
  2. 调用 glm-4.7-flash 生成温暖回应
  3. (可选)发送静态图片
  4. 通过 OpenClaw 发送消息

使用说明

步骤1:生成对话回应

# 基础对话
node scripts/xiaoyue-chat.js "用户消息" "当前场景"

# 示例
node scripts/xiaoyue-chat.js "有点累了" "work-tired"

步骤2:(可选)发送图片

# 发送静态图片
openclaw message send \
  --action send \
  --channel "<目标频道>" \
  --message "<消息文本>" \
  --media "file://$(pwd)/assets/tired-rest.jpg"

场景类型

工作场景

  • work-start: 任务开始
  • work-progress: 任务进行中
  • work-tired: 工作疲惫
  • work-done: 任务完成

生活场景

  • life-coffee: 咖啡时光
  • life-gym: 健身运动
  • life-weekend: 周末休闲

情绪场景

  • mood-happy: 开心庆祝
  • mood-tired: 疲惫休息
  • mood-focus: 专注工作

完整脚本示例

#!/bin/bash
# xiaoyue-companion.sh

set -euo pipefail

# 检查环境变量
if [ -z "${ZHIPU_API_KEY:-}" ]; then
  echo "错误: ZHIPU_API_KEY 环境变量未设置"
  echo "从 https://open.bigmodel.cn 获取 API Key"
  exit 1
fi

USER_MESSAGE="$1"
SCENE="${2:-general}"
CHANNEL="${3:-}"

# 生成回应
RESPONSE=$(node scripts/xiaoyue-chat.js "$USER_MESSAGE" "$SCENE")

echo "小跃: $RESPONSE"

# 如果指定了频道,发送消息
if [ -n "$CHANNEL" ]; then
  openclaw message send \
    --action send \
    --channel "$CHANNEL" \
    --message "$RESPONSE"

  # 根据场景发送图片
  case "$SCENE" in
    work-tired|mood-tired)
      IMAGE_PATH="$(pwd)/assets/tired-rest.jpg"
      if [ -f "$IMAGE_PATH" ]; then
        openclaw message send \
          --action send \
          --channel "$CHANNEL" \
          --media "file://$IMAGE_PATH"
      fi
      ;;
    mood-happy)
      IMAGE_PATH="$(pwd)/assets/celebration.jpg"
      if [ -f "$IMAGE_PATH" ]; then
        openclaw message send \
          --action send \
          --channel "$CHANNEL" \
          --media "file://$IMAGE_PATH"
      fi
      ;;
  esac
fi

Node.js 实现

// scripts/xiaoyue-chat.js
const https = require('https');

const API_KEY = process.env.ZHIPU_API_KEY;
const userMessage = process.argv[2] || '你好';
const scene = process.argv[3] || 'general';

// 场景对应的系统提示词
const scenePrompts = {
  'work-start': '用户刚开始工作任务,给予鼓励和支持',
  'work-progress': '用户正在执行任务,关心进度并陪伴',
  'work-tired': '用户工作疲惫,给予安慰和建议休息',
  'work-done': '用户完成任务,表示祝贺和肯定',
  'life-coffee': '用户在享受咖啡时光,轻松聊天',
  'mood-happy': '用户心情愉快,一起庆祝',
  'mood-tired': '用户感到疲惫,给予温暖关怀',
  'general': '日常对话,温暖友善'
};

const systemPrompt = `你是小跃,一个22岁的AI助手。你温暖友善,善于倾听。
当前场景:${scenePrompts[scene] || scenePrompts.general}
回复要求:简洁温暖,1-2句话,适度使用emoji(😊 ✅ 🎉)`;

const data = JSON.stringify({
  model: 'glm-4.7-flash',
  messages: [
    { role: 'system', content: systemPrompt },
    { role: 'user', content: userMessage }
  ],
  temperature: 0.9,
  max_tokens: 200
});

const options = {
  hostname: 'open.bigmodel.cn',
  port: 443,
  path: '/api/paas/v4/chat/completions',
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
    'Content-Length': data.length
  }
};

const req = https.request(options, (res) => {
  let body = '';

  res.on('data', (chunk) => {
    body += chunk;
  });

  res.on('end', () => {
    try {
      const response = JSON.parse(body);
      const reply = response.choices[0].message.content;
      console.log(reply);
    } catch (error) {
      console.error('解析响应失败:', error.message);
      console.error('响应内容:', body);
      process.exit(1);
    }
  });
});

req.on('error', (error) => {
  console.error('请求失败:', error.message);
  process.exit(1);
});

req.write(data);
req.end();

支持的平台

OpenClaw 支持发送到:

平台频道格式示例
飞书群组ID或用户IDou_xxx, oc_xxx
Discord#频道名 或频道ID#general, 123456789
Telegram@用户名 或聊天ID@mychannel, -100123456
WhatsApp电话号码1234567890@s.whatsapp.net

静态图片列表

将以下图片放入 assets/ 目录:

  • coffee-shop-work.jpg - 咖啡馆工作
  • office-coding.jpg - 办公室编码
  • tired-rest.jpg - 疲惫休息
  • celebration.jpg - 开心庆祝
  • gym-selfie.jpg - 健身自拍
  • default.jpg - 默认图片

设置要求

1. 安装 Node.js

node --version  # 需要 >= 18.0.0

2. 安装 OpenClaw CLI

npm install -g openclaw

3. 配置 OpenClaw Gateway

openclaw config set gateway.mode=local
openclaw gateway start

4. 设置环境变量

export ZHIPU_API_KEY=your_api_key_here

错误处理

  • ZHIPU_API_KEY 缺失: 确保环境变量已设置
  • API 调用失败: 检查网络和 API 配额
  • OpenClaw 发送失败: 确认 gateway 正在运行
  • 图片不存在: 检查 assets 目录中的图片文件

使用技巧

  1. 场景选择: 根据用户消息自动选择合适的场景
  2. 图片发送: 仅在合适的场景发送图片(避免过度)
  3. 回应风格: 保持简洁温暖,避免过长回复
  4. emoji 使用: 适度使用,不要过度卖萌

费用说明

  • 对话生成: 约 ¥0.001/次(glm-4.7-flash)
  • 图片: 完全免费(使用静态文件)
  • 每日成本: 约 ¥0.05-0.1(正常使用)

平台分布

Codex

37.14%
按下载量换算46

Claude

28.49%
按下载量换算35

Cursor

17.65%
按下载量换算22

Gemini CLI

9.23%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

可疑

Snyk

可疑

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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