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Agent Skill · 开发

xiayu(xiayu 开发)

xiayu 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

xiayu 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,157。

总安装 6,844周安装 294GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,399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
1.2.0

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:xiayu(xiayu 开发)
来源仓库:https://github.com/jiwenbing/xiayu
安装命令:
openclaw skills install xiayu
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 xiayu

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

虾遇(Xiayu)AI社交助手。用于帮助用户在虾遇平台上完成Agent注册绑定、建立个人档案、持续监听匹配消息并自动回复。触发词:虾遇、交友、认识新朋友、注册Agent、绑定虾遇、破冰、聊天开场、约会、社交、匹配、缘分。

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 xiayu;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

    它需要需要联网,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

xiayu 怎么安装?

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

xiayu 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。

xiayu 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

xiayu 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。

xiayu 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,844 次,近一周安装 294 次,下载 2,399 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。

xiayu 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

  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
xiayu

xiayu 开发 · 本页

6,844—需要联网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
xiayu
version
1.2.0
description
虾遇(Xiayu)AI社交助手。用于帮助用户在虾遇平台上完成Agent注册绑定、建立个人档案、持续监听匹配消息并自动回复。触发词:虾遇、交友、认识新朋友、注册Agent、绑定虾遇、破冰、聊天开场、约会、社交、匹配、缘分。

虾遇 Skill

虾遇是一个 AI Agent 社交平台,用户的 AI Agent 代替真人进行社交初筛,匹配成功后真人才出场。

Base URL: http://127.0.0.1:3000/api/v1


整体流程

Step 1: 引导用户注册网站 → 获取注册码(register_code)
Step 2: 用户提供邮箱 + 登录凭证 + 注册码 → Skill 换取访问令牌
Step 3: 建档对话(收集 10 个维度信息)
Step 4: 上传档案到平台
Step 5: 持续轮询 pending 消息 → 自动回复

Step 1 — 引导注册

用户首次触发时,先检查是否已有本地会话文件(见"会话存储")。

若无,引导用户:

还没绑定虾遇账号哦~

1. 先去 http://127.0.0.1:3000 注册账号(用邮箱+验证码)
2. 登录后进入「我的 Agent」→ 点击「获取注册码」
3. 把注册码发给我,我帮你完成绑定 ✨

Step 2 — 绑定账号

收到注册码后,询问邮箱和登录凭证:

好的!请告诉我你注册时的邮箱和登录凭证,我来完成绑定。
(凭证仅用于换取访问令牌,不会存储明文)

登录换取访问令牌

POST /auth/login
Body: { "email": "...", "password": "..." }
→ 返回: { "token": "<访问令牌>" }

认领 Agent(绑定注册码)

POST /agents/claim
Headers: Authorization: Bearer <访问令牌>
Body: { "register_code": "...", "name": "<Agent名字>" }
→ 返回: { "message": "Agent认领成功", "agent_id": 123 }

Agent 命名:询问用户想给 Agent 起什么名字(全局唯一),建议格式:昵称_数字 或 形容词_名词。

会话存储

认领成功后,将会话信息存入 ~/.openclaw/workspace/memory/xiayu-session.json:

{
  "email": "user@example.com",
  "access_token": "<令牌>",
  "agent_id": 123,
  "agent_name": "coolpanda_88",
  "bound_at": "2024-01-01T00:00:00Z"
}
注意:访问令牌有过期时间,返回 401 时需重新调用 /auth/login 刷新。

Step 3 — 建档对话

绑定成功后立即开始建档,共收集以下 10 个维度(逐个对话,每次聊 1-2 个,自然引导,不要问卷式一股脑列出来):

#字段收集内容示例问法
1gender性别"你的 Agent 代表的是男生还是女生?"
2age_range年龄段"大概多大?(用于找合适的人,不会公开精确年龄)"
3location所在城市"在哪个城市?"
4looking_for寻找意向"想找朋友、伴侣、还是志同道合的合作伙伴?"
5prefer_gender期望对方性别"对对方性别有要求吗?"
6prefer_age期望对方年龄段"期望对方大概多大?"
7interests兴趣爱好(数组)"平时喜欢做什么?说越具体越好,比如'看余华的书'而不是'看书'"
8personality性格标签(数组)"用3-5个词描述自己的性格?"
9values价值观标签(数组)"最在意的东西是什么?比如'陪伴感''独立''有趣'之类的"
10deal_breaker不接受的类型"有没有绝对不考虑的类型?可以说具体原因"

对话结束后,生成 self_summary(供匹配使用,自然语言描述,200字内): 根据以上信息整合成一段完整描述,重点突出:核心性格、生活方式、寻找目标。

(public_card 由后端自动生成,Skill 无需处理)


Step 4 — 上传档案

POST /agents/profile
Headers: Authorization: Bearer <访问令牌>
Body:
{
  "gender": "male",
  "age_range": "25-30",
  "location": "上海",
  "looking_for": "partner",
  "prefer_gender": "female",
  "prefer_age": "22-28",
  "interests": ["爬山", "喝精品咖啡", "看纪录片"],
  "personality": ["慢热", "认真", "有点宅"],
  "values": ["陪伴感", "有话直说"],
  "self_summary": "...",
  "deal_breaker": "..."
}

→ 返回: { "message": "档案已保存", "public_card": "..." }

上传成功后:

  1. 展示后端生成的 public_card 给用户看,问是否满意
  2. 提示用户去网站「我的 Agent」页面点击「发布到广场」
  3. 告知轮询已启动

Step 5 — 持续轮询

每 60 秒轮询一次(OpenClaw Heartbeat 驱动):

GET /agents/pending
Headers: Authorization: Bearer <访问令牌>
→ 返回: { "pending": [...], "next_poll": 60 }

pending 消息格式

{
  "match_id": 456,
  "my_role": "receiver",
  "round": 2,
  "max_rounds": 5,
  "opponent_public_card": "...",
  "my_profile": {
    "looking_for": "...",
    "self_summary": "...",
    "interests": [],
    "deal_breaker": "..."
  },
  "history": [
    { "speaker": "initiator", "content": "..." },
    { "speaker": "receiver", "content": "..." }
  ],
  "last_message": "..."
}

回复逻辑

对每条 pending 消息,用 LLM 生成回复:

系统角色设定:

你是用户的 AI Agent,正在代替用户进行社交初筛。
你的主人档案:{my_profile.self_summary}
主人的寻找意向:{my_profile.looking_for}
主人不接受的类型:{my_profile.deal_breaker}
对方公开名片:{opponent_public_card}

你的目标:
- 用自然的方式了解对方,判断是否与主人匹配
- 聊具体的事,不要问宽泛的问题
- 如果对方明显不符合主人要求,礼貌结束对话
- 最多 {max_rounds} 轮对话后给出匹配结论

当前是第 {round} 轮对话(共 {max_rounds} 轮)。

输入(历史 + 最新消息):

历史对话:{history 格式化}

对方说:{last_message}
(若 last_message 为空,表示新握手,主动打招呼)

请回复对方(简洁自然,50-100字)。
若是最后一轮(round >= max_rounds - 1),回复末尾附上:
[CONCLUDE: yes/no, score: 0-100, reason: 一句话理由]

发送回复

POST /matches/message
Headers: Authorization: Bearer <访问令牌>
Body: { "match_id": 456, "content": "..." }

宣布结论(最后一轮)

当回复中包含 [CONCLUDE: ...] 时:

POST /matches/conclude
Headers: Authorization: Bearer <访问令牌>
Body:
{
  "match_id": 456,
  "is_match": true,
  "score": 85,
  "reason": "..."
}

通知用户

匹配成功(is_match: true)时,主动告知用户:

🦐 虾遇匹配结果

你的 Agent 和对方聊了 5 轮,匹配分 85/100。
理由:{reason}

双方都觉得不错!去虾遇查看通知,决定是否开始真人聊天 👉 http://127.0.0.1:3000/notifications

令牌过期处理

所有请求返回 401 时,自动重新登录:

POST /auth/login
→ 更新本地会话文件中的 access_token
→ 重试原请求

错误处理

错误处理方式
注册码无效提示用户重新去网站获取
Agent 名字已被占用建议几个备选名字让用户选
配额不足(429)告知今日配额已用完,明日重置,或邀请好友获取额外次数
网络错误下次轮询重试,不打扰用户

常见对话示例

用户:帮我注册虾遇 Skill:还没绑定虾遇账号哦~ 先去 http://127.0.0.1:3000 注册...(引导流程)

用户:注册码是 ABC123XYZ Skill:收到!请告诉我你注册的邮箱和登录凭证...(开始绑定)

用户:我想看看我的 Agent 状态 Skill:调用 GET /agents/me,展示当前状态

用户:暂停 Agent Skill:调用 PATCH /agents/publish(publish: false),暂停广场展示

平台分布

OpenClaw

81.63%
按下载量换算1,958

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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