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Agent Skill · 效率

yardor(yardor 分析)

yardor 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 OpenClaw 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。

yardor 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 12,610。

总安装 4,068周安装 163GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,317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
0.0.1

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:yardor(yardor 分析)
来源仓库:https://github.com/blckrabbit/yardor
安装命令:
openclaw skills install yardor
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 yardor

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。

抓取 GitHub 用户 Stars 项目并生成标准化中文 Markdown 报告。适用于技术趋势分析、收藏项目归档或个人知识管理。需用户提供 GitHub 用户名或 ?tab=stars 链接。报告包含项目名称、描述与 Star 数量统计。输出仅供学习参考,不得用于商业用途。

yardor 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 yardor;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

yardor 怎么安装?

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

yardor 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。

yardor 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。

yardor 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。

yardor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,068 次,近一周安装 163 次,下载 1,317 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。

yardor 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
yardor

yardor 分析 · 本页

4,068—接触敏感数据MIT-0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

name
github-stars-analyzer
description
抓取指定 GitHub 用户 Stars 下的所有项目,并生成标准化中文 Markdown 报告。当用户提到"分析 GitHub stars"、"导出收藏项目"、"汇总 GitHub 星标"、"生成 stars 报告",或粘贴包含 ?tab=stars 的 GitHub 链接时,必须触发此技能。始终通过 bash_tool 运行 Python 脚本完成任务,不要使用浏览器 Artifact 或 web_fetch 抓取 GitHub 数据。

GitHub Stars 分析器技能

技能概述

通过 GitHub 公开 API 抓取用户所有 starred 仓库,按大类自动分组,生成标准化中文 Markdown 报告文件。

文件结构

github-stars-analyzer/
├── SKILL.md                  ← 本文件
├── scripts/
│   └── fetch_stars.py        ← 抓取 + 报告生成脚本
└── assets/
    └── template.md           ← 标准化报告模板(说明格式规范)

执行流程

第一步:解析用户名

从用户消息中提取 GitHub 用户名,支持以下格式:

  • https://github.com/USERNAME?tab=stars
  • https://github.com/USERNAME
  • @USERNAME
  • 裸用户名

第二步:运行脚本

将脚本复制到工作目录后执行:

cp /path/to/skill/scripts/fetch_stars.py /home/claude/fetch_stars.py
python3 /home/claude/fetch_stars.py USERNAME --output /home/claude/USERNAME_github_stars.md

可选参数:

  • --token <PAT>:GitHub Personal Access Token,将 API 限额从 60次/小时 提升至 5000次/小时
  • --output <路径>:指定输出文件路径,默认为 <username>_github_stars.md

第三步:交付文件

cp /home/claude/USERNAME_github_stars.md /mnt/user-data/outputs/USERNAME_github_stars.md

然后使用 present_files 工具将文件提供给用户。

报告大类分类规则

脚本按仓库 topics 和语言自动划分以下大类(优先级从上到下匹配):

大类匹配关键词(topics / 语言)
🤖 人工智能与机器学习ai, ml, machine-learning, deep-learning, llm, nlp, neural-network, gpt, pytorch, tensorflow
🛠️ 开发工具与效率cli, tool, productivity, devtools, vscode, vim, ide, automation, workflow
🌐 前端与界面frontend, react, vue, angular, css, html, ui, design, javascript, typescript
⚙️ 后端与框架backend, api, rest, graphql, microservice, server, django, flask, fastapi, go, rust
📦 基础设施与运维devops, docker, kubernetes, ci-cd, cloud, aws, infra, terraform, nginx
🗄️ 数据库与数据database, sql, nosql, redis, postgres, mongodb, data, analytics, etl
🔒 安全与隐私security, hacking, pentest, crypto, privacy, auth, vulnerability
📚 学习资源与文档awesome, tutorial, learning, course, book, guide, roadmap, cheatsheet
🎮 游戏与创意game, graphics, animation, art, creative, shader
🐍 Python 生态语言为 Python 且未命中以上类别
其他未匹配任何类别的仓库

报告模板规范

详见 assets/template.md,生成报告时严格遵循该模板的结构和中文命名规范。

错误处理

  • HTTP 404:提示用户名不存在,终止
  • HTTP 403:提示 API 超限,显示剩余等待秒数,建议添加 --token
  • 网络不通:提示检查网络连接(Claude 服务器无外网出口,脚本需在用户本地运行)

向用户说明

完成后告知用户:

  1. 文件已生成,可直接下载
  2. 如需在本地重新运行:python3 fetch_stars.py <用户名>
  3. 如遇 API 限速,在 GitHub 设置页生成一个免费 Token(无需任何权限勾选)后加上 --token 参数

平台分布

OpenClaw

89.82%
按下载量换算1,183

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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