@clawhub-52yuanchangxing-8112df52fd
Transform one source asset into a coordinated pack for multiple channels such as WeChat, Xiaohongshu, TikTok, email, and slides.
---
name: content-repurpose-studio
description: Transform one source asset into a coordinated pack for multiple channels
such as WeChat, Xiaohongshu, TikTok, email, and slides.
version: 1.1.0
metadata:
openclaw:
requires:
bins:
- python3
emoji: 🧰
---
# Content Repurpose Studio
## Purpose
Transform one source asset into a coordinated pack for multiple channels such as WeChat, Xiaohongshu, TikTok, email, and slides.
## Trigger phrases
- 一稿多发
- repurpose this content
- 内容分发改写
- multi-channel content pack
- 同一内容改成多平台
## Ask for these inputs
- source article/video/transcript
- target channels
- brand voice
- CTA
- length constraints
## Workflow
1. Identify the core message, proof, and CTA from the source.
2. Map channel-specific constraints using the bundled channel specs.
3. Produce platform-native variants instead of shallow copies.
4. Keep a shared facts block so claims remain consistent across channels.
5. Return a launch checklist with filenames and publishing order.
## Output contract
- channel pack
- shared facts block
- launch checklist
- reuse matrix
## Files in this skill
- Script: `{baseDir}/scripts/channel_packager.py`
- Resource: `{baseDir}/resources/channel_specs.yaml`
## Operating rules
- Be concrete and action-oriented.
- Prefer preview / draft / simulation mode before destructive changes.
- If information is missing, ask only for the minimum needed to proceed.
- Never fabricate metrics, legal certainty, receipts, credentials, or evidence.
- Keep assumptions explicit.
## Suggested prompts
- 一稿多发
- repurpose this content
- 内容分发改写
## Use of script and resources
Use the bundled script when it helps the user produce a structured file, manifest, CSV, or first-pass draft.
Use the resource file as the default schema, checklist, or preset when the user does not provide one.
## Boundaries
- This skill supports planning, structuring, and first-pass artifacts.
- It should not claim that files were modified, messages were sent, or legal/financial decisions were finalized unless the user actually performed those actions.
## Compatibility notes
- Directory-based AgentSkills/OpenClaw skill.
- Runtime dependency declared through `metadata.openclaw.requires`.
- Helper script is local and auditable: `scripts/channel_packager.py`.
- Bundled resource is local and referenced by the instructions: `resources/channel_specs.yaml`.
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- Initial release.
FILE:README.md
# Content Repurpose Studio
Slug: `content-repurpose-studio`
## 功能定位
Transform one source asset into a coordinated pack for multiple channels such as WeChat, Xiaohongshu, TikTok, email, and slides.
## 适用场景
- 当用户需要：一稿多发
- 当用户手头已有原始材料，需要快速整理成可执行输出
- 当用户希望先预览方案、再决定是否落盘或批量处理
## 安装要求
- OpenClaw / AgentSkills 兼容目录结构
- `python3` 可执行文件在 PATH 中可用
- 无远程安装脚本、无隐藏联网依赖、无未声明凭据要求
## 目录结构
- `SKILL.md`：触发描述、工作流、输出契约
- `scripts/channel_packager.py`：本地辅助脚本
- `resources/channel_specs.yaml`：被 SKILL/README 引用的资源文件
- `examples/example-prompt.md`：触发与输入示例
- `tests/smoke-test.md`：最小冒烟测试
- `SELF_CHECK.md`：规范与安全自检
- `CHANGELOG.md`：变更记录
## 触发示例
- `一稿多发`
- `repurpose this content`
- `内容分发改写`
- `multi-channel content pack`
- `同一内容改成多平台`
## 建议输入
- source article/video/transcript
- target channels
- brand voice
- CTA
- length constraints
## 预期输出
- channel pack
- shared facts block
- launch checklist
- reuse matrix
## 辅助脚本
脚本：`scripts/channel_packager.py`
建议先运行帮助信息确认参数：
```bash
python3 scripts/channel_packager.py --help
```
该脚本设计原则：
- 本地执行，便于审计与回滚
- 输入输出路径显式传入
- 不使用 `curl|bash`、远程直灌、base64 混淆执行
- 仅处理用户明确提供的文件或目录
## 输入输出示例
输入示例见：`examples/example-prompt.md`
输出示例建议至少包含：
- 结构化主结果
- 未决问题 / 风险项
- 可交付给他人的摘要或清单
## 常见问题
### 1. 这个 skill 会直接改我的文件吗？
默认不应直接进行破坏性批量操作；应优先生成预览、清单或草案，只有在用户明确要求时才建议执行进一步动作。
### 2. 这个 skill 需要联网吗？
当前目录内未声明联网依赖，也没有内置远程下载步骤。是否联网应由具体会话任务决定，而不是由 skill 包本身强制触发。
### 3. 资源文件的作用是什么？
`resources/channel_specs.yaml` 为脚本或说明提供模板、规则、清单或模式参考，便于输出格式统一、可复用、可审计。
## 风险提示
- 对用户提供的数据、文本、截图或本地文件进行整理时，应先确认范围与目标。
- 涉及重命名、移动、合并、覆盖、生成正式对外内容时，应先给预览版本。
- 对不确定字段使用“待确认”标记，不应编造事实。
## 安全审计结论
- 依赖边界：仅声明 `python3`
- 凭据边界：未声明环境变量依赖
- 执行边界：本地脚本、本地资源、显式输入
- 高风险模式检查：未引入 `curl|bash`、远程管道执行、混淆载荷或私有 API 绑定
FILE:SELF_CHECK.md
# SELF_CHECK — content-repurpose-studio
## 1. 规范检查
- [x] Skill 为独立文件夹
- [x] 包含 `SKILL.md`
- [x] `SKILL.md` 使用 YAML frontmatter
- [x] frontmatter 含 `name`、`description`、`version`
- [x] 运行依赖声明在 `metadata.openclaw.requires`
- [x] 包含 `README.md`
- [x] 包含 `scripts/` 且至少 1 个脚本
- [x] 包含 `resources/` 且至少 1 个资源文件
- [x] 包含 `examples/example-prompt.md`
- [x] 包含 `tests/smoke-test.md`
## 2. 路径与引用检查
- [x] `SKILL.md` 中引用了 `scripts/channel_packager.py`
- [x] `SKILL.md` 中引用了 `resources/channel_specs.yaml`
- [x] `README.md`、`SELF_CHECK.md`、`tests/smoke-test.md` 路径与当前目录一致
- [x] 打包后无需依赖绝对路径
## 3. 依赖与脚本检查
- [x] 仅声明 `python3` 作为运行依赖
- [x] 脚本为明文、可审计、本地执行
- [x] 脚本参数通过 CLI 显式传入
- [x] 无未声明环境变量依赖
- [x] 无未声明安装动作
## 4. 资源检查
- [x] 资源文件存在且为真实内容
- [x] 资源用途与 skill 目标一致
- [x] 资源已在说明中被引用
## 5. 安全检查
- [x] 未发现 `curl|bash`
- [x] 未发现远程下载后直接执行
- [x] 未发现 base64/混淆载荷执行
- [x] 未发现越权监控、盗号、破解、恶意抓取设计
- [x] 文件读写范围应由用户明确指定
## 6. 热门度与实用性复核
- 高频需求：是
- 低理解门槛：是
- 易传播：是
- 可二次定制：是
- 维护成本：低到中
## 7. 评分
- 规范完整度：9.5/10
- 可用性：9.0/10
- 安全性：9.5/10
- 可维护性：9.0/10
- 综合评分：9.3/10
## 8. 结论
该 skill 已补齐交付级目录结构，适合纳入统一 bundle 分发。后续若要继续增强，优先方向是增加更贴近真实场景的样例输入与回归测试数据。
FILE:scripts/channel_packager.py
#!/usr/bin/env python3
import argparse, json
def main():
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("source_txt")
ap.add_argument("--channels", nargs="+", default=["wechat_article","xiaohongshu_note","douyin_script"])
ap.add_argument("--out", default="channel_pack.json")
args = ap.parse_args()
src = open(args.source_txt, "r", encoding="utf-8").read().strip()
payload = {"source_excerpt": src[:500], "channels": {}}
for ch in args.channels:
payload["channels"][ch] = {"title": "", "hook": "", "body_outline": [], "cta": ""}
json.dump(payload, open(args.out, "w", encoding="utf-8"), ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"Wrote {args.out}")
if __name__ == "__main__":
main()
FILE:examples/example-prompt.md
# Content Repurpose Studio 示例
## 示例触发词
- 一稿多发
- repurpose this content
- 内容分发改写
- multi-channel content pack
- 同一内容改成多平台
## 示例输入
- source article/video/transcript
- target channels
- brand voice
- CTA
- length constraints
## 示例请求
请使用 `content-repurpose-studio`，基于我提供的材料，按照 skill 中的工作流给出：
1. channel pack
1. shared facts block
1. launch checklist
1. reuse matrix
## 说明
- 先给预览稿或结构化草案
- 信息不足时，只补问最关键缺口
- 不要编造未提供的事实
FILE:tests/smoke-test.md
# Smoke test — content-repurpose-studio
## 目标
验证该 skill 具备最小可用交付结构，且本地辅助脚本可被解释器加载。
## 检查项
1. `SKILL.md` 存在，且 frontmatter 含 `name`、`description`、`version`
2. `README.md`、`SELF_CHECK.md`、`examples/example-prompt.md` 存在
3. `scripts/` 下至少有一个可执行脚本
4. `resources/` 下至少有一个真实资源文件
5. 运行 `python3 scripts/channel_packager.py --help` 返回退出码 0
## 人工验证
- 用 `examples/example-prompt.md` 中的触发词在会话中调用 skill
- 检查输出是否覆盖以下内容：
- channel pack
- shared facts block
- launch checklist
- reuse matrix
- 检查是否优先给出预览、草案或确认步骤，而非直接做破坏性操作
## 通过标准
全部检查项通过，即视为 smoke test 通过。
FILE:resources/channel_specs.yaml
channels:
wechat_article:
tone: insightful
length: long
xiaohongshu_note:
tone: intimate
length: medium
douyin_script:
tone: punchy
length: short
email:
tone: direct
length: medium
slides:
tone: executive
length: concise
Turn an overwhelming set of tabs, bookmarks, and snippets into a structured session digest with tasks, reading queue, and archive plan.
---
name: browser-session-curator
description: Turn an overwhelming set of tabs, bookmarks, and snippets into a structured
session digest with tasks, reading queue, and archive plan.
version: 1.1.0
metadata:
openclaw:
requires:
bins:
- python3
emoji: 🧰
---
# Browser Session Curator
## Purpose
Turn an overwhelming set of tabs, bookmarks, and snippets into a structured session digest with tasks, reading queue, and archive plan.
## Trigger phrases
- 整理浏览器标签页
- tab dump
- session digest
- 书签归档
- 浏览器会话整理
## Ask for these inputs
- tab titles/URLs/notes
- session goal
- time budget
- archive rules
- project tags
## Workflow
1. Cluster tabs by task, reading, waiting, and archive.
2. Identify likely duplicates and stale tabs.
3. Produce a short execution plan for the next 30–60 minutes.
4. Export a digest with tags and follow-up actions.
5. Prefer lightweight action over cataloging everything forever.
## Output contract
- session digest
- reading queue
- archive list
- next-hour action plan
## Files in this skill
- Script: `{baseDir}/scripts/session_digest.py`
- Resource: `{baseDir}/resources/session_tags.yaml`
## Operating rules
- Be concrete and action-oriented.
- Prefer preview / draft / simulation mode before destructive changes.
- If information is missing, ask only for the minimum needed to proceed.
- Never fabricate metrics, legal certainty, receipts, credentials, or evidence.
- Keep assumptions explicit.
## Suggested prompts
- 整理浏览器标签页
- tab dump
- session digest
## Use of script and resources
Use the bundled script when it helps the user produce a structured file, manifest, CSV, or first-pass draft.
Use the resource file as the default schema, checklist, or preset when the user does not provide one.
## Boundaries
- This skill supports planning, structuring, and first-pass artifacts.
- It should not claim that files were modified, messages were sent, or legal/financial decisions were finalized unless the user actually performed those actions.
## Compatibility notes
- Directory-based AgentSkills/OpenClaw skill.
- Runtime dependency declared through `metadata.openclaw.requires`.
- Helper script is local and auditable: `scripts/session_digest.py`.
- Bundled resource is local and referenced by the instructions: `resources/session_tags.yaml`.
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- Initial release.
FILE:README.md
# Browser Session Curator
Slug: `browser-session-curator`
## 功能定位
Turn an overwhelming set of tabs, bookmarks, and snippets into a structured session digest with tasks, reading queue, and archive plan.
## 适用场景
- 当用户需要：整理浏览器标签页
- 当用户手头已有原始材料，需要快速整理成可执行输出
- 当用户希望先预览方案、再决定是否落盘或批量处理
## 安装要求
- OpenClaw / AgentSkills 兼容目录结构
- `python3` 可执行文件在 PATH 中可用
- 无远程安装脚本、无隐藏联网依赖、无未声明凭据要求
## 目录结构
- `SKILL.md`：触发描述、工作流、输出契约
- `scripts/session_digest.py`：本地辅助脚本
- `resources/session_tags.yaml`：被 SKILL/README 引用的资源文件
- `examples/example-prompt.md`：触发与输入示例
- `tests/smoke-test.md`：最小冒烟测试
- `SELF_CHECK.md`：规范与安全自检
- `CHANGELOG.md`：变更记录
## 触发示例
- `整理浏览器标签页`
- `tab dump`
- `session digest`
- `书签归档`
- `浏览器会话整理`
## 建议输入
- tab titles/URLs/notes
- session goal
- time budget
- archive rules
- project tags
## 预期输出
- session digest
- reading queue
- archive list
- next-hour action plan
## 辅助脚本
脚本：`scripts/session_digest.py`
建议先运行帮助信息确认参数：
```bash
python3 scripts/session_digest.py --help
```
该脚本设计原则：
- 本地执行，便于审计与回滚
- 输入输出路径显式传入
- 不使用 `curl|bash`、远程直灌、base64 混淆执行
- 仅处理用户明确提供的文件或目录
## 输入输出示例
输入示例见：`examples/example-prompt.md`
输出示例建议至少包含：
- 结构化主结果
- 未决问题 / 风险项
- 可交付给他人的摘要或清单
## 常见问题
### 1. 这个 skill 会直接改我的文件吗？
默认不应直接进行破坏性批量操作；应优先生成预览、清单或草案，只有在用户明确要求时才建议执行进一步动作。
### 2. 这个 skill 需要联网吗？
当前目录内未声明联网依赖，也没有内置远程下载步骤。是否联网应由具体会话任务决定，而不是由 skill 包本身强制触发。
### 3. 资源文件的作用是什么？
`resources/session_tags.yaml` 为脚本或说明提供模板、规则、清单或模式参考，便于输出格式统一、可复用、可审计。
## 风险提示
- 对用户提供的数据、文本、截图或本地文件进行整理时，应先确认范围与目标。
- 涉及重命名、移动、合并、覆盖、生成正式对外内容时，应先给预览版本。
- 对不确定字段使用“待确认”标记，不应编造事实。
## 安全审计结论
- 依赖边界：仅声明 `python3`
- 凭据边界：未声明环境变量依赖
- 执行边界：本地脚本、本地资源、显式输入
- 高风险模式检查：未引入 `curl|bash`、远程管道执行、混淆载荷或私有 API 绑定
FILE:SELF_CHECK.md
# SELF_CHECK — browser-session-curator
## 1. 规范检查
- [x] Skill 为独立文件夹
- [x] 包含 `SKILL.md`
- [x] `SKILL.md` 使用 YAML frontmatter
- [x] frontmatter 含 `name`、`description`、`version`
- [x] 运行依赖声明在 `metadata.openclaw.requires`
- [x] 包含 `README.md`
- [x] 包含 `scripts/` 且至少 1 个脚本
- [x] 包含 `resources/` 且至少 1 个资源文件
- [x] 包含 `examples/example-prompt.md`
- [x] 包含 `tests/smoke-test.md`
## 2. 路径与引用检查
- [x] `SKILL.md` 中引用了 `scripts/session_digest.py`
- [x] `SKILL.md` 中引用了 `resources/session_tags.yaml`
- [x] `README.md`、`SELF_CHECK.md`、`tests/smoke-test.md` 路径与当前目录一致
- [x] 打包后无需依赖绝对路径
## 3. 依赖与脚本检查
- [x] 仅声明 `python3` 作为运行依赖
- [x] 脚本为明文、可审计、本地执行
- [x] 脚本参数通过 CLI 显式传入
- [x] 无未声明环境变量依赖
- [x] 无未声明安装动作
## 4. 资源检查
- [x] 资源文件存在且为真实内容
- [x] 资源用途与 skill 目标一致
- [x] 资源已在说明中被引用
## 5. 安全检查
- [x] 未发现 `curl|bash`
- [x] 未发现远程下载后直接执行
- [x] 未发现 base64/混淆载荷执行
- [x] 未发现越权监控、盗号、破解、恶意抓取设计
- [x] 文件读写范围应由用户明确指定
## 6. 热门度与实用性复核
- 高频需求：是
- 低理解门槛：是
- 易传播：是
- 可二次定制：是
- 维护成本：低到中
## 7. 评分
- 规范完整度：9.5/10
- 可用性：9.0/10
- 安全性：9.5/10
- 可维护性：9.0/10
- 综合评分：9.3/10
## 8. 结论
该 skill 已补齐交付级目录结构，适合纳入统一 bundle 分发。后续若要继续增强，优先方向是增加更贴近真实场景的样例输入与回归测试数据。
FILE:scripts/session_digest.py
#!/usr/bin/env python3
import argparse, json
def main():
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("tabs_json", help="JSON list with title,url")
ap.add_argument("--out", default="session_digest.json")
args = ap.parse_args()
tabs = json.load(open(args.tabs_json, "r", encoding="utf-8"))
digest = {"action": [], "reading": [], "archive": []}
for tab in tabs:
title = (tab.get("title") or "").lower()
bucket = "reading"
if any(k in title for k in ["todo", "task", "reply", "invoice", "submit"]):
bucket = "action"
elif any(k in title for k in ["archive", "old", "closed"]):
bucket = "archive"
digest[bucket].append(tab)
json.dump(digest, open(args.out, "w", encoding="utf-8"), ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"Wrote {args.out}")
if __name__ == "__main__":
main()
FILE:examples/example-prompt.md
# Browser Session Curator 示例
## 示例触发词
- 整理浏览器标签页
- tab dump
- session digest
- 书签归档
- 浏览器会话整理
## 示例输入
- tab titles/URLs/notes
- session goal
- time budget
- archive rules
- project tags
## 示例请求
请使用 `browser-session-curator`，基于我提供的材料，按照 skill 中的工作流给出：
1. session digest
1. reading queue
1. archive list
1. next-hour action plan
## 说明
- 先给预览稿或结构化草案
- 信息不足时，只补问最关键缺口
- 不要编造未提供的事实
FILE:tests/smoke-test.md
# Smoke test — browser-session-curator
## 目标
验证该 skill 具备最小可用交付结构，且本地辅助脚本可被解释器加载。
## 检查项
1. `SKILL.md` 存在，且 frontmatter 含 `name`、`description`、`version`
2. `README.md`、`SELF_CHECK.md`、`examples/example-prompt.md` 存在
3. `scripts/` 下至少有一个可执行脚本
4. `resources/` 下至少有一个真实资源文件
5. 运行 `python3 scripts/session_digest.py --help` 返回退出码 0
## 人工验证
- 用 `examples/example-prompt.md` 中的触发词在会话中调用 skill
- 检查输出是否覆盖以下内容：
- session digest
- reading queue
- archive list
- next-hour action plan
- 检查是否优先给出预览、草案或确认步骤，而非直接做破坏性操作
## 通过标准
全部检查项通过，即视为 smoke test 通过。
FILE:resources/session_tags.yaml
tags:
- action
- reading
- reference
- archive
- waiting
- buy
- compare
- reply
Build auditable search URLs across Chinese and global engines with region/language filters, advanced operators, time scopes, privacy-first options, compare m...
---
name: multi-search-engine
description: Build auditable search URLs across Chinese and global engines with region/language filters, advanced operators, time scopes, privacy-first options, compare mode, and no API keys.
version: 2.1.0
metadata:
openclaw:
requires:
bins:
- python3
config:
- config.json
- resources/engine-catalog.json
install: []
emoji: "🔎"
homepage: https://clawhub.com/skills/multi-search-engine
---
# Multi Search Engine v2.1.0
A search orchestration skill for OpenClaw that helps the agent **choose engines, build safe search URLs, compare results across engines, and explain why a given engine is appropriate**.
This version turns the skill from a static engine list into a **reusable toolkit** with:
- engine aliases and region-aware selection
- advanced operator composition (`site:`, `filetype:`, exact phrase, exclusion, OR groups)
- time scopes where the engine supports them
- compare mode for multi-engine research
- privacy-first presets
- command-line helper script that outputs `json`, `markdown`, or plain `text`
- explicit safety guidance for direct web access
## When to use this skill
Use this skill when the user wants to:
1. search the same query on multiple engines
2. bias toward Chinese vs global engines
3. use privacy-first engines
4. build advanced search operators reliably
5. compare engine coverage before opening pages
6. prepare direct `web_fetch` or browser URLs without needing an API key
## Recommended workflow
1. Normalize the user's research intent:
- broad web search
- China-focused search
- privacy-first search
- docs / code / paper / file search
- calculation / fact query
2. Pick engines deliberately:
- **China / local web**: Baidu, Sogou, 360, Toutiao, WeChat
- **Global general**: Google, Bing INT, Brave, Yahoo
- **Privacy-first**: DuckDuckGo, Startpage, Brave, Qwant
- **Knowledge / computation**: WolframAlpha
- **Community / niche finance**: Jisilu
3. Build the query using operators only when they help:
- `site:` for source restriction
- `filetype:` for PDFs / docs
- quotes for exact phrase
- `-term` for exclusion
- `OR` for alternatives
4. Prefer compare mode for research-sensitive tasks:
- one privacy engine
- one mainstream engine
- one region-specific engine if relevant
5. Open only the most promising result pages after inspecting generated URLs.
## Direct script usage
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "openclaw skills" --engine google
python3 scripts/build_search_urls.py --query "量化投资" --preset cn-research --time week --format markdown
python3 scripts/build_search_urls.py --query "react hooks" --site github.com --exact "useEffect" --compare google,ddg,brave
python3 scripts/build_search_urls.py --query "100 USD to CNY" --engine wolframalpha --format json
```
## Typical OpenClaw usage
```text
User asks for recent AI papers as PDFs
→ build a Google / Brave compare query
→ add filetype:pdf and time scope
→ inspect URLs before opening pages
```
## Security and privacy
- This skill does **not** require API keys.
- It does **not** execute remote code.
- It only generates deterministic search URLs from local templates.
- Network access happens only when the agent explicitly opens the generated URLs.
- Search engines may log requests; use privacy presets when that matters.
## Files
- `SKILL.md` — primary instructions and metadata
- `README.md` — install, scenarios, examples, FAQ, risks
- `scripts/build_search_urls.py` — URL builder and compare helper
- `resources/engine-catalog.json` — engine definitions, aliases, capabilities
- `resources/search-operator-cheatsheet.md` — operator reference
- `examples/example-prompt.md` — prompt patterns for agents
- `tests/smoke-test.md` — manual smoke coverage
- `SELF_CHECK.md` — self-audit and release checklist
FILE:_meta.json
{
"ownerId": "kn79j8kk7fb9w10jh83803j7f180a44m",
"slug": "multi-search-engine",
"version": "2.0.1",
"publishedAt": 1770313848158
}
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## v2.1.0 (2026-03-12)
- Turned the skill into a complete search orchestration toolkit
- Added executable CLI helper for building search URLs
- Added presets, engine aliases, compare mode, operator composition
- Added language / region / SafeSearch / time-scope controls
- Added README, SELF_CHECK, examples, tests, and engine catalog resource
- Strengthened safety guidance and publish readiness
## v2.0.1 (2026-02-06)
- Simplified documentation
- Removed gov-related content
- Optimized for ClawHub publishing
## v2.0.0 (2026-02-06)
- Added 9 international search engines
- Enhanced advanced search capabilities
- Added DuckDuckGo Bangs support
- Added WolframAlpha knowledge queries
## v1.0.0 (2026-02-04)
- Initial release with 8 domestic search engines
FILE:config.json
{
"name": "multi-search-engine",
"default_engine": "google",
"supports_compare": true,
"supports_presets": true,
"presets": [
"balanced",
"cn-research",
"privacy",
"knowledge"
],
"engine_catalog": "resources/engine-catalog.json"
}
FILE:metadata.json
{
"name": "multi-search-engine",
"version": "2.1.0",
"description": "Search orchestration skill with 17 engines, compare mode, presets, advanced operator composition, region/language/time filters, and no API keys.",
"engines": 17,
"requires_api_key": false,
"capabilities": [
"multi-engine-compare",
"operator-composition",
"privacy-search",
"region-aware-search",
"time-filter",
"knowledge-search"
]
}
FILE:README.md
# Multi Search Engine
一个更完整的多搜索引擎编排 Skill。它不只是列出 17 个引擎，而是把“如何选引擎、如何拼搜索参数、如何做对比搜索、如何控制风险”做成了可复用工程。
## 功能亮点
- 17 个引擎统一管理，支持别名
- 国内 / 国际 / 隐私优先 / 知识计算预设
- 高级搜索运算符拼装：`site:`、`filetype:`、精确短语、排除词、OR 组合
- 时间范围映射：小时 / 天 / 周 / 月 / 年
- 语言、地区、SafeSearch、compare mode
- 输出 `text` / `markdown` / `json`
- 无 API Key，无远程安装，无高风险命令
## 适用场景
- 做中英文多源检索
- 同一主题多引擎交叉验证
- 先生成 URL，再决定打开哪些页面
- 做 PDF / 文档 / 站内 / 新闻时效检索
- 在隐私优先与主流搜索之间平衡
## 目录结构
```text
multi-search-engine/
├── SKILL.md
├── README.md
├── SELF_CHECK.md
├── config.json
├── metadata.json
├── CHANGELOG.md
├── scripts/
│ └── build_search_urls.py
├── resources/
│ ├── engine-catalog.json
│ └── search-operator-cheatsheet.md
├── examples/
│ └── example-prompt.md
└── tests/
└── smoke-test.md
```
## 安装要求
- `python3`
- 无额外三方依赖
- 可离线生成 URL；只有实际打开 URL 时才联网
## 输入方式
最核心脚本：
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "openclaw skills"
```
常用参数：
- `--engine`：单个引擎，如 `google`
- `--compare`：多个引擎对比，如 `google,ddg,brave`
- `--preset`：`balanced` / `cn-research` / `privacy` / `knowledge`
- `--site github.com`
- `--filetype pdf`
- `--exact "large language model"`
- `--exclude ads`
- `--or-terms "openclaw,clawhub"`
- `--time day|week|month|year`
- `--lang zh-CN|en|ja`
- `--region cn|global`
- `--safe strict|moderate|off`
- `--format text|markdown|json`
## 输出示例
### 1. 代码站内搜索
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "react hooks" --site github.com --engine google
```
输出：
```text
[google] https://www.google.com/search?q=site%3Agithub.com%20react%20hooks
```
### 2. PDF 对比搜索
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "retrieval augmented generation" --filetype pdf --time year --compare google,brave,ddg --format markdown
```
### 3. 隐私优先预设
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "privacy tools" --preset privacy
```
### 4. 知识计算
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "100 USD to CNY" --engine wolframalpha --format json
```
## 触发示例
- “帮我把这个主题同时在 Google、DuckDuckGo 和 Brave 上做对比搜索。”
- “我只想搜中文互联网内容，优先国内引擎。”
- “帮我构造一个只搜 GitHub 上 PDF 文档的查询。”
- “给我一个隐私优先的搜索方案。”
- “把这个计算题直接用 WolframAlpha 打开。”
## 工程设计说明
### 为什么保留 17 个引擎而不是继续扩表
引擎越多不代表越强，维护成本和失效率会一起上升。当前版本优先覆盖：
- 国内常见入口
- 国际主流入口
- 隐私引擎
- 知识型入口
### 为什么新增脚本而不是继续只写 SKILL.md
只靠文档列链接，模型每次都要自己拼 URL，容易遗漏编码、参数映射和安全边界。脚本把这些规则固定下来，能复用、可测试、可审计。
### 为什么默认不直接抓取页面
Skill 的职责是“编排搜索入口”，不是绕过网站风控。先生成 URL，再由代理决定是否访问，更安全，也更符合审计要求。
## 常见问题
### 支持真正的搜索结果聚合吗？
不直接抓取并聚合 SERP 内容。这个 skill 负责生成高质量入口与比较方案。
### 为什么有些时间过滤不一定完全一致？
不同引擎参数不统一。脚本只在已知可映射时附加参数；不支持的引擎会保守跳过。
### 为什么不内置代理、Cookie、抓取脚本？
这些都会明显提高发布风险、维护复杂度和安全审查成本。
## 风险提示
- 搜索引擎页面结构和参数可能变化，需要定期维护模板。
- 实际访问搜索页面时，目标站点仍可能记录请求。
- 某些引擎在不同地区可用性不同。
## 安全审计结论
- 无 `curl|bash`
- 无 base64 混淆执行
- 无远程脚本下载
- 无未声明依赖
- 文件写入范围仅限本地标准输出
- 网络访问不由脚本自动发起
FILE:CHANNELLOG.md
# Multi Search Engine
## 基本信息
- **名称**: multi-search-engine
- **版本**: v2.1.0
- **定位**: 多搜索引擎 URL 编排与对比检索 Skill
- **特点**: 无 API Key、可审计、支持 compare / preset / 高级搜索语法
## 本次增强
- 从“链接清单”升级为“可执行搜索编排工具”
- 新增 `scripts/build_search_urls.py`
- 新增预设：balanced / cn-research / privacy / knowledge
- 新增输出格式：text / markdown / json
- 新增站内、文件类型、精确短语、排除词、OR 组合
- 新增时间、语言、地区、SafeSearch 参数
- 新增 README / SELF_CHECK / examples / tests / resources
## 典型用法
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "openclaw skills" --compare google,ddg,brave
python3 scripts/build_search_urls.py --query "量化投资" --preset cn-research --time week
python3 scripts/build_search_urls.py --query "100 USD to CNY" --engine wolframalpha --format json
```
## 安全结论
- 不自动联网
- 不执行外部命令下载
- 不读取敏感环境变量
- 仅基于本地模板生成 URL
FILE:SELF_CHECK.md
# SELF_CHECK
## 规范检查
- [x] Skill 为独立目录
- [x] 包含 `SKILL.md`
- [x] `SKILL.md` 使用 YAML frontmatter
- [x] frontmatter 包含 `name` / `description` / `version`
- [x] 使用 `metadata.openclaw.requires`
- [x] 仅包含文本类文件，适合 ClawHub 发布
## 目录检查
- [x] `scripts/build_search_urls.py` 存在
- [x] `resources/engine-catalog.json` 存在并被脚本引用
- [x] `resources/search-operator-cheatsheet.md` 存在
- [x] `examples/example-prompt.md` 存在
- [x] `tests/smoke-test.md` 存在
- [x] `README.md` 存在
## 依赖检查
- [x] 仅依赖 `python3`
- [x] 无三方 Python 包
- [x] 无 API Key
- [x] 无额外系统服务要求
## 脚本检查
- [x] 有明确命令行参数
- [x] 有错误处理（未知引擎、空查询、参数冲突）
- [x] 有结构化输出
- [x] 可用于单引擎和多引擎 compare 模式
## 资源引用检查
- [x] 脚本读取 `resources/engine-catalog.json`
- [x] 文档引用 `resources/search-operator-cheatsheet.md`
## 安全检查
- [x] 不执行外部下载
- [x] 不执行 shell 拼接命令
- [x] 不调用远程 API
- [x] 不读敏感目录
- [x] 不写磁盘缓存
- [x] 不要求秘密环境变量
## 实用性检查
- [x] 覆盖中文与国际检索
- [x] 覆盖隐私搜索
- [x] 覆盖知识计算类入口
- [x] 支持高级搜索语法
- [x] 支持时间范围
- [x] 支持 compare 研究流程
## 可维护性评分
- 规范对齐：9/10
- 工程完整度：9/10
- 安全性：9/10
- 可复用性：9/10
- 发布就绪度：9/10
## 发布前人工复核
1. 抽查 5 个引擎 URL 模板是否仍有效
2. 抽查各引擎的时间参数是否仍兼容
3. 检查 README 与 SKILL.md 的版本号一致
4. 检查 `CHANGELOG.md` 是否记录本次增强
FILE:scripts/build_search_urls.py
#!/usr/bin/env python3
"""Build deterministic search URLs for multiple engines.
No network calls are performed by this script. It only composes URLs from
local templates so an agent can inspect or open them later.
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import json
import sys
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote_plus
CATALOG_PATH = Path(__file__).resolve().parents[1] / "resources" / "engine-catalog.json"
TIME_MAP = {
"google": {"hour": "qdr:h", "day": "qdr:d", "week": "qdr:w", "month": "qdr:m", "year": "qdr:y"},
"google-hk": {"hour": "qdr:h", "day": "qdr:d", "week": "qdr:w", "month": "qdr:m", "year": "qdr:y"},
"bing-cn": {"day": "ez1", "week": "ez2", "month": "ez3"},
"bing-int": {"day": "ez1", "week": "ez2", "month": "ez3"},
"brave": {"day": "pd", "week": "pw", "month": "pm", "year": "py"},
}
SAFE_MAP = {
"google": {"off": "off", "moderate": "medium", "strict": "active"},
"google-hk": {"off": "off", "moderate": "medium", "strict": "active"},
"bing-cn": {"off": "off", "moderate": "moderate", "strict": "strict"},
"bing-int": {"off": "off", "moderate": "moderate", "strict": "strict"},
"duckduckgo": {"off": "-1", "moderate": "0", "strict": "1"},
}
LANG_PARAM_MAP = {
"google": "lr",
"google-hk": "lr",
"bing-cn": "setlang",
"bing-int": "setlang",
}
def load_catalog() -> dict:
if not CATALOG_PATH.exists():
raise FileNotFoundError(f"Missing engine catalog: {CATALOG_PATH}")
with CATALOG_PATH.open("r", encoding="utf-8") as f:
return json.load(f)
def build_index(catalog: dict) -> tuple[dict, dict]:
engines = {e["id"]: e for e in catalog["engines"]}
aliases = {}
for engine in catalog["engines"]:
aliases[engine["id"]] = engine["id"]
for alias in engine.get("aliases", []):
aliases[alias] = engine["id"]
return engines, aliases
def parse_csv(value: str | None) -> list[str]:
if not value:
return []
return [item.strip() for item in value.split(",") if item.strip()]
def normalize_engine_ids(raw_ids: list[str], aliases: dict[str, str]) -> list[str]:
normalized = []
unknown = []
for raw in raw_ids:
key = raw.strip().lower()
if key in aliases:
normalized.append(aliases[key])
else:
unknown.append(raw)
if unknown:
known = ", ".join(sorted(aliases.keys()))
raise ValueError(f"Unknown engines: {', '.join(unknown)}. Known ids/aliases: {known}")
deduped = []
seen = set()
for eid in normalized:
if eid not in seen:
seen.add(eid)
deduped.append(eid)
return deduped
def compose_query(args: argparse.Namespace) -> str:
parts: list[str] = []
if args.site:
parts.append(f"site:{args.site}")
if args.filetype:
parts.append(f"filetype:{args.filetype}")
if args.exact:
parts.append(f'"{args.exact}"')
if args.query:
parts.append(args.query.strip())
if args.or_terms:
terms = [t.strip() for t in args.or_terms.split(",") if t.strip()]
if terms:
parts.append("(" + " OR ".join(terms) + ")")
for term in args.exclude:
term = term.strip()
if term:
parts.append(f"-{term}")
query = " ".join(parts).strip()
if not query:
raise ValueError("Composed query is empty. Provide --query or one of the operator arguments.")
return query
def append_params(engine_id: str, base_url: str, args: argparse.Namespace) -> str:
sep = "&" if "?" in base_url else "?"
extras = []
if args.time:
time_map = TIME_MAP.get(engine_id, {})
if args.time in time_map:
if engine_id.startswith("bing"):
extras.append(f"filters=ex1%3a%22{time_map[args.time]}%22")
elif engine_id == "brave":
extras.append(f"time_period={time_map[args.time]}")
else:
extras.append(f"tbs={time_map[args.time]}")
if args.safe:
safe_map = SAFE_MAP.get(engine_id, {})
if args.safe in safe_map:
if engine_id.startswith("bing"):
extras.append(f"adlt={safe_map[args.safe]}")
elif engine_id == "duckduckgo":
extras.append(f"kp={safe_map[args.safe]}")
else:
extras.append(f"safe={safe_map[args.safe]}")
if args.lang:
lang_key = LANG_PARAM_MAP.get(engine_id)
if lang_key:
extras.append(f"{lang_key}={quote_plus(args.lang)}")
if extras:
return base_url + sep + "&".join(extras)
return base_url
def choose_engines(args: argparse.Namespace, catalog: dict, aliases: dict[str, str], engines: dict[str, dict]) -> list[str]:
explicit = []
if args.engine:
explicit.extend(parse_csv(args.engine))
if args.compare:
explicit.extend(parse_csv(args.compare))
if explicit:
return normalize_engine_ids(explicit, aliases)
if args.preset:
preset_ids = catalog["presets"].get(args.preset)
if not preset_ids:
known = ", ".join(sorted(catalog["presets"].keys()))
raise ValueError(f"Unknown preset: {args.preset}. Known presets: {known}")
return normalize_engine_ids(preset_ids, aliases)
if args.region:
selected = [eid for eid, data in engines.items() if data.get("region") == args.region]
if selected:
# keep concise defaults per region
if args.region == "cn":
return [eid for eid in ["baidu", "sogou", "toutiao"] if eid in selected]
return [eid for eid in ["google", "bing-int", "brave"] if eid in selected]
return [catalog.get("defaultEngine", "google")]
def render(entries: list[dict], fmt: str) -> str:
if fmt == "json":
return json.dumps({"results": entries}, ensure_ascii=False, indent=2)
if fmt == "markdown":
lines = ["# Search URLs", ""]
for item in entries:
lines.append(f"- **{item['engine_name']}** (`{item['engine_id']}`): {item['url']}")
return "\n".join(lines)
return "\n".join(f"[{item['engine_id']}] {item['url']}" for item in entries)
def build_entries(args: argparse.Namespace) -> list[dict]:
catalog = load_catalog()
engines, aliases = build_index(catalog)
query = compose_query(args)
query_encoded = quote_plus(query)
selected_ids = choose_engines(args, catalog, aliases, engines)
entries = []
for engine_id in selected_ids:
engine = engines[engine_id]
url = engine["url"].replace("{query}", query_encoded)
url = append_params(engine_id, url, args)
entries.append(
{
"engine_id": engine_id,
"engine_name": engine["name"],
"region": engine["region"],
"query": query,
"url": url,
}
)
return entries
def make_parser() -> argparse.ArgumentParser:
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Build search URLs across multiple engines without making network calls."
)
parser.add_argument("--query", default="", help="Base query text.")
parser.add_argument("--engine", help="Single engine id or comma-separated ids.")
parser.add_argument("--compare", help="Comma-separated engine ids for compare mode.")
parser.add_argument("--preset", choices=["balanced", "cn-research", "privacy", "knowledge"])
parser.add_argument("--region", choices=["cn", "global"], help="Choose default engine set by region.")
parser.add_argument("--site", help="Restrict to a site, e.g. github.com")
parser.add_argument("--filetype", help="Restrict to a file type, e.g. pdf")
parser.add_argument("--exact", help="Exact phrase to quote.")
parser.add_argument("--exclude", action="append", default=[], help="Exclude term; may be passed multiple times.")
parser.add_argument("--or-terms", help="Comma-separated alternative terms to join with OR.")
parser.add_argument("--time", choices=["hour", "day", "week", "month", "year"])
parser.add_argument("--lang", help="Language/locale hint, e.g. en, zh-CN, ja")
parser.add_argument("--safe", choices=["off", "moderate", "strict"])
parser.add_argument("--format", choices=["text", "markdown", "json"], default="text")
return parser
def main() -> int:
parser = make_parser()
args = parser.parse_args()
try:
entries = build_entries(args)
print(render(entries, args.format))
return 0
except Exception as exc: # noqa: BLE001 - deliberate CLI error boundary
print(f"ERROR: {exc}", file=sys.stderr)
return 2
if __name__ == "__main__":
raise SystemExit(main())
FILE:examples/example-prompt.md
# Example Prompts
## 1. 多引擎对比
帮我把“OpenClaw skills security”分别在 Google、DuckDuckGo、Brave 上构造搜索入口，并优先选隐私引擎先看。
## 2. 中文互联网检索
帮我用中文互联网优先的方式搜索“量化投资 风险控制”，给出百度、搜狗、头条三个入口。
## 3. 站内 PDF 搜索
我要搜 GitHub 上和 RAG 相关的 PDF，帮我构造最稳妥的查询式，并同时给 Google 和 Brave。
## 4. 时效过滤
搜索“AI agent benchmark”，限定最近一周，输出 markdown 结果方便我复制。
## 5. 知识计算
把“100 USD to CNY”用 WolframAlpha 方式打开。
## 6. 隐私优先
给我一个 privacy-first 的搜索策略，不要 Google。
FILE:tests/smoke-test.md
# Smoke Test
## Preconditions
- `python3` available
- run from skill root
## Test Cases
### 1. Basic single engine
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "openclaw"
```
Expected:
- exit code 0
- outputs one URL
- default engine is valid
### 2. Compare mode
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "react hooks" --compare google,ddg,brave --format json
```
Expected:
- exit code 0
- JSON array/object returned
- 3 engine entries
### 3. Operator composition
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "retrieval augmented generation" --site arxiv.org --filetype pdf --time year
```
Expected:
- URL contains encoded `site:arxiv.org`
- URL contains encoded `filetype:pdf`
### 4. Preset
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "privacy tools" --preset privacy
```
Expected:
- multiple privacy engines selected
### 5. Unknown engine failure
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "x" --engine not-real
```
Expected:
- non-zero exit
- clear error message
### 6. WolframAlpha route
```bash
python3 scripts/build_search_urls.py --query "100 USD to CNY" --engine wolframalpha
```
Expected:
- URL uses WolframAlpha template
FILE:resources/search-operator-cheatsheet.md
# Search Operator Cheatsheet
## Core operators
- `site:example.com` — 站内检索
- `filetype:pdf` — 文件类型过滤
- `"exact phrase"` — 精确短语
- `-exclude` — 排除词
- `A OR B` — 替代词组
## Recommended combinations
### 查文档
`site:docs.example.com "authentication"`
### 查 PDF
`"retrieval augmented generation" filetype:pdf`
### 查代码仓库
`site:github.com react hooks`
### 排除噪音
`python tutorial -snake -zoo`
## Time scopes used by the script
- `hour`
- `day`
- `week`
- `month`
- `year`
The script only appends time parameters where a known mapping exists.
FILE:resources/engine-catalog.json
{
"defaultEngine": "google",
"presets": {
"balanced": [
"google",
"bing-int",
"brave"
],
"cn-research": [
"baidu",
"sogou",
"toutiao"
],
"privacy": [
"duckduckgo",
"startpage",
"brave",
"qwant"
],
"knowledge": [
"wolframalpha",
"google",
"bing-int"
]
},
"engines": [
{
"id": "baidu",
"name": "Baidu",
"aliases": [
"bd"
],
"url": "https://www.baidu.com/s?wd={query}",
"region": "cn",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "bing-cn",
"name": "Bing CN",
"aliases": [
"bingcn"
],
"url": "https://cn.bing.com/search?q={query}&ensearch=0",
"region": "cn",
"supports": {
"time": true,
"lang": true,
"safe": true
}
},
{
"id": "bing-int",
"name": "Bing INT",
"aliases": [
"bing",
"bingglobal"
],
"url": "https://cn.bing.com/search?q={query}&ensearch=1",
"region": "global",
"supports": {
"time": true,
"lang": true,
"safe": true
}
},
{
"id": "360",
"name": "360 Search",
"aliases": [
"so",
"haosou"
],
"url": "https://www.so.com/s?q={query}",
"region": "cn",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "sogou",
"name": "Sogou",
"aliases": [
"sg"
],
"url": "https://www.sogou.com/web?query={query}",
"region": "cn",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "wechat",
"name": "WeChat Search",
"aliases": [
"wx",
"weixin"
],
"url": "https://weixin.sogou.com/weixin?type=2&query={query}",
"region": "cn",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "toutiao",
"name": "Toutiao",
"aliases": [
"tt"
],
"url": "https://so.toutiao.com/search?keyword={query}",
"region": "cn",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "jisilu",
"name": "Jisilu",
"aliases": [
"jsl"
],
"url": "https://www.jisilu.cn/explore/?keyword={query}",
"region": "cn",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "google",
"name": "Google",
"aliases": [
"g"
],
"url": "https://www.google.com/search?q={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": true,
"lang": true,
"safe": true
}
},
{
"id": "google-hk",
"name": "Google HK",
"aliases": [
"ghk"
],
"url": "https://www.google.com.hk/search?q={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": true,
"lang": true,
"safe": true
}
},
{
"id": "duckduckgo",
"name": "DuckDuckGo",
"aliases": [
"ddg"
],
"url": "https://duckduckgo.com/html/?q={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": true
}
},
{
"id": "yahoo",
"name": "Yahoo Search",
"aliases": [
"yh"
],
"url": "https://search.yahoo.com/search?p={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "startpage",
"name": "Startpage",
"aliases": [
"sp"
],
"url": "https://www.startpage.com/sp/search?query={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "brave",
"name": "Brave Search",
"aliases": [
"br"
],
"url": "https://search.brave.com/search?q={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": true,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "ecosia",
"name": "Ecosia",
"aliases": [
"eco"
],
"url": "https://www.ecosia.org/search?q={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "qwant",
"name": "Qwant",
"aliases": [
"qw"
],
"url": "https://www.qwant.com/?q={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
},
{
"id": "wolframalpha",
"name": "WolframAlpha",
"aliases": [
"wa",
"wolf"
],
"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i={query}",
"region": "global",
"supports": {
"time": false,
"lang": false,
"safe": false
}
}
]
}
FILE:references/international-search.md
# 国际搜索引擎深度搜索指南
## 🔍 Google 深度搜索
### 1.1 基础高级搜索操作符
| 操作符 | 功能 | 示例 | URL |
|--------|------|------|-----|
| `""` | 精确匹配 | `"machine learning"` | `https://www.google.com/search?q=%22machine+learning%22` |
| `-` | 排除关键词 | `python -snake` | `https://www.google.com/search?q=python+-snake` |
| `OR` | 或运算 | `machine learning OR deep learning` | `https://www.google.com/search?q=machine+learning+OR+deep+learning` |
| `*` | 通配符 | `machine * algorithms` | `https://www.google.com/search?q=machine+*+algorithms` |
| `()` | 分组 | `(apple OR microsoft) phones` | `https://www.google.com/search?q=(apple+OR+microsoft)+phones` |
| `..` | 数字范围 | `laptop $500..$1000` | `https://www.google.com/search?q=laptop+%24500..%241000` |
### 1.2 站点与文件搜索
| 操作符 | 功能 | 示例 |
|--------|------|------|
| `site:` | 站内搜索 | `site:github.com python projects` |
| `filetype:` | 文件类型 | `filetype:pdf annual report` |
| `inurl:` | URL包含 | `inurl:login admin` |
| `intitle:` | 标题包含 | `intitle:"index of" mp3` |
| `intext:` | 正文包含 | `intext:password filetype:txt` |
| `cache:` | 查看缓存 | `cache:example.com` |
| `related:` | 相关网站 | `related:github.com` |
| `info:` | 网站信息 | `info:example.com` |
### 1.3 时间筛选参数
| 参数 | 含义 | URL示例 |
|------|------|---------|
| `tbs=qdr:h` | 过去1小时 | `https://www.google.com/search?q=news&tbs=qdr:h` |
| `tbs=qdr:d` | 过去24小时 | `https://www.google.com/search?q=news&tbs=qdr:d` |
| `tbs=qdr:w` | 过去1周 | `https://www.google.com/search?q=news&tbs=qdr:w` |
| `tbs=qdr:m` | 过去1月 | `https://www.google.com/search?q=news&tbs=qdr:m` |
| `tbs=qdr:y` | 过去1年 | `https://www.google.com/search?q=news&tbs=qdr:y` |
| `tbs=cdr:1,cd_min:1/1/2024,cd_max:12/31/2024` | 自定义日期范围 | 2024年全年 |
### 1.4 语言和地区筛选
| 参数 | 功能 | 示例 |
|------|------|------|
| `hl=en` | 界面语言 | `https://www.google.com/search?q=test&hl=en` |
| `lr=lang_zh-CN` | 搜索结果语言 | `https://www.google.com/search?q=test&lr=lang_zh-CN` |
| `cr=countryCN` | 国家/地区 | `https://www.google.com/search?q=test&cr=countryCN` |
| `gl=us` | 地理位置 | `https://www.google.com/search?q=test&gl=us` |
### 1.5 特殊搜索类型
| 类型 | URL | 说明 |
|------|-----|------|
| 图片搜索 | `https://www.google.com/search?q={keyword}&tbm=isch` | `tbm=isch` 表示图片 |
| 新闻搜索 | `https://www.google.com/search?q={keyword}&tbm=nws` | `tbm=nws` 表示新闻 |
| 视频搜索 | `https://www.google.com/search?q={keyword}&tbm=vid` | `tbm=vid` 表示视频 |
| 地图搜索 | `https://www.google.com/search?q={keyword}&tbm=map` | `tbm=map` 表示地图 |
| 购物搜索 | `https://www.google.com/search?q={keyword}&tbm=shop` | `tbm=shop` 表示购物 |
| 图书搜索 | `https://www.google.com/search?q={keyword}&tbm=bks` | `tbm=bks` 表示图书 |
| 学术搜索 | `https://scholar.google.com/scholar?q={keyword}` | Google Scholar |
### 1.6 Google 深度搜索示例
```javascript
// 1. 搜索GitHub上的Python机器学习项目
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=site:github.com+python+machine+learning"})
// 2. 搜索2024年的PDF格式机器学习教程
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=machine+learning+tutorial+filetype:pdf&tbs=cdr:1,cd_min:1/1/2024"})
// 3. 搜索标题包含"tutorial"的Python相关页面
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=intitle:tutorial+python"})
// 4. 搜索过去一周的新闻
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=AI+breakthrough&tbs=qdr:w&tbm=nws"})
// 5. 搜索中文内容（界面英文，结果中文）
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=人工智能&lr=lang_zh-CN&hl=en"})
// 6. 搜索特定价格范围的笔记本电脑
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=laptop+%241000..%242000+best+rating"})
// 7. 搜索排除Wikipedia的结果
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=python+programming+-wikipedia"})
// 8. 搜索学术文献
web_fetch({"url": "https://scholar.google.com/scholar?q=deep+learning+optimization"})
// 9. 搜索缓存页面（查看已删除内容）
web_fetch({"url": "https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:example.com"})
// 10. 搜索相关网站
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=related:stackoverflow.com"})
```
---
## 🦆 DuckDuckGo 深度搜索
### 2.1 DuckDuckGo 特色功能
| 功能 | 语法 | 示例 |
|------|------|------|
| **Bangs 快捷** | `!缩写` | `!g python` → Google搜索 |
| **密码生成** | `password` | `https://duckduckgo.com/?q=password+20` |
| **颜色转换** | `color` | `https://duckduckgo.com/?q=+%23FF5733` |
| **短链接** | `shorten` | `https://duckduckgo.com/?q=shorten+example.com` |
| **二维码生成** | `qr` | `https://duckduckgo.com/?q=qr+hello+world` |
| **生成UUID** | `uuid` | `https://duckduckgo.com/?q=uuid` |
| **Base64编解码** | `base64` | `https://duckduckgo.com/?q=base64+hello` |
### 2.2 DuckDuckGo Bangs 完整列表
#### 搜索引擎
| Bang | 跳转目标 | 示例 |
|------|---------|------|
| `!g` | Google | `!g python tutorial` |
| `!b` | Bing | `!b weather` |
| `!y` | Yahoo | `!y finance` |
| `!sp` | Startpage | `!sp privacy` |
| `!brave` | Brave Search | `!brave tech` |
#### 编程开发
| Bang | 跳转目标 | 示例 |
|------|---------|------|
| `!gh` | GitHub | `!gh tensorflow` |
| `!so` | Stack Overflow | `!so javascript error` |
| `!npm` | npmjs.com | `!npm express` |
| `!pypi` | PyPI | `!pypi requests` |
| `!mdn` | MDN Web Docs | `!mdn fetch api` |
| `!docs` | DevDocs | `!docs python` |
| `!docker` | Docker Hub | `!docker nginx` |
#### 知识百科
| Bang | 跳转目标 | 示例 |
|------|---------|------|
| `!w` | Wikipedia | `!w machine learning` |
| `!wen` | Wikipedia英文 | `!wen artificial intelligence` |
| `!wt` | Wiktionary | `!wt serendipity` |
| `!imdb` | IMDb | `!imdb inception` |
#### 购物价格
| Bang | 跳转目标 | 示例 |
|------|---------|------|
| `!a` | Amazon | `!a wireless headphones` |
| `!e` | eBay | `!e vintage watch` |
| `!ali` | AliExpress | `!ali phone case` |
#### 地图位置
| Bang | 跳转目标 | 示例 |
|------|---------|------|
| `!m` | Google Maps | `!m Beijing` |
| `!maps` | OpenStreetMap | `!maps Paris` |
### 2.3 DuckDuckGo 搜索参数
| 参数 | 功能 | 示例 |
|------|------|------|
| `kp=1` | 严格安全搜索 | `https://duckduckgo.com/html/?q=test&kp=1` |
| `kp=-1` | 关闭安全搜索 | `https://duckduckgo.com/html/?q=test&kp=-1` |
| `kl=cn` | 中国区域 | `https://duckduckgo.com/html/?q=news&kl=cn` |
| `kl=us-en` | 美国英文 | `https://duckduckgo.com/html/?q=news&kl=us-en` |
| `ia=web` | 网页结果 | `https://duckduckgo.com/?q=test&ia=web` |
| `ia=images` | 图片结果 | `https://duckduckgo.com/?q=test&ia=images` |
| `ia=news` | 新闻结果 | `https://duckduckgo.com/?q=test&ia=news` |
| `ia=videos` | 视频结果 | `https://duckduckgo.com/?q=test&ia=videos` |
### 2.4 DuckDuckGo 深度搜索示例
```javascript
// 1. 使用Bang跳转到Google搜索
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!g+machine+learning"})
// 2. 直接搜索GitHub上的项目
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!gh+react"})
// 3. 查找Stack Overflow答案
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!so+python+list+comprehension"})
// 4. 生成密码
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/?q=password+16"})
// 5. Base64编码
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/?q=base64+hello+world"})
// 6. 颜色代码转换
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/?q=%23FF5733"})
// 7. 搜索YouTube视频
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!yt+python+tutorial"})
// 8. 查看Wikipedia
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!w+artificial+intelligence"})
// 9. 亚马逊商品搜索
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!a+laptop"})
// 10. 生成二维码
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/?q=qr+https://github.com"})
```
---
## 🔎 Brave Search 深度搜索
### 3.1 Brave Search 特色功能
| 功能 | 参数 | 示例 |
|------|------|------|
| **独立索引** | 无依赖Google/Bing | 自有爬虫索引 |
| **Goggles** | 自定义搜索规则 | 创建个性化过滤器 |
| **Discussions** | 论坛讨论搜索 | 聚合Reddit等论坛 |
| **News** | 新闻聚合 | 独立新闻索引 |
### 3.2 Brave Search 参数
| 参数 | 功能 | 示例 |
|------|------|------|
| `tf=pw` | 本周 | `https://search.brave.com/search?q=news&tf=pw` |
| `tf=pm` | 本月 | `https://search.brave.com/search?q=tech&tf=pm` |
| `tf=py` | 本年 | `https://search.brave.com/search?q=AI&tf=py` |
| `safesearch=strict` | 严格安全 | `https://search.brave.com/search?q=test&safesearch=strict` |
| `source=web` | 网页搜索 | 默认 |
| `source=news` | 新闻搜索 | `https://search.brave.com/search?q=tech&source=news` |
| `source=images` | 图片搜索 | `https://search.brave.com/search?q=cat&source=images` |
| `source=videos` | 视频搜索 | `https://search.brave.com/search?q=music&source=videos` |
### 3.3 Brave Search Goggles（自定义过滤器）
Goggles 允许创建自定义搜索规则：
```
$discard // 丢弃所有
$boost,site=stackoverflow.com // 提升Stack Overflow
$boost,site=github.com // 提升GitHub
$boost,site=docs.python.org // 提升Python文档
```
### 3.4 Brave Search 深度搜索示例
```javascript
// 1. 本周科技新闻
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=technology&tf=pw&source=news"})
// 2. 本月AI发展
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=artificial+intelligence&tf=pm"})
// 3. 图片搜索
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=machine+learning&source=images"})
// 4. 视频教程
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=python+tutorial&source=videos"})
// 5. 使用独立索引搜索
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=privacy+tools"})
```
---
## 📊 WolframAlpha 知识计算搜索
### 4.1 WolframAlpha 数据类型
| 类型 | 查询示例 | URL |
|------|---------|-----|
| **数学计算** | `integrate x^2 dx` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=integrate+x%5E2+dx` |
| **单位换算** | `100 miles to km` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=100+miles+to+km` |
| **货币转换** | `100 USD to CNY` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=100+USD+to+CNY` |
| **股票数据** | `AAPL stock` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=AAPL+stock` |
| **天气查询** | `weather in Beijing` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=weather+in+Beijing` |
| **人口数据** | `population of China` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=population+of+China` |
| **化学元素** | `properties of gold` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=properties+of+gold` |
| **营养成分** | `nutrition of apple` | `https://www.wolframalpha.com/input?i=nutrition+of+apple` |
| **日期计算** | `days between Jan 1 2020 and Dec 31 2024` | 日期间隔计算 |
| **时区转换** | `10am Beijing to New York` | 时区转换 |
| **IP地址** | `8.8.8.8` | IP信息查询 |
| **条形码** | `scan barcode 123456789` | 条码信息 |
| **飞机航班** | `flight AA123` | 航班信息 |
### 4.2 WolframAlpha 深度搜索示例
```javascript
// 1. 计算积分
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=integrate+sin%28x%29+from+0+to+pi"})
// 2. 解方程
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=solve+x%5E2-5x%2B6%3D0"})
// 3. 货币实时汇率
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=100+USD+to+CNY"})
// 4. 股票实时数据
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=Apple+stock+price"})
// 5. 城市天气
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=weather+in+Shanghai+tomorrow"})
// 6. 国家统计信息
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=GDP+of+China+vs+USA"})
// 7. 化学计算
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=molar+mass+of+H2SO4"})
// 8. 物理常数
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=speed+of+light"})
// 9. 营养信息
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=calories+in+banana"})
// 10. 历史日期
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=events+on+July+20+1969"})
```
---
## 🔧 Startpage 隐私搜索
### 5.1 Startpage 特色功能
| 功能 | 说明 | URL |
|------|------|-----|
| **代理浏览** | 匿名访问搜索结果 | 点击"匿名查看" |
| **无追踪** | 不记录搜索历史 | 默认开启 |
| **EU服务器** | 受欧盟隐私法保护 | 数据在欧洲 |
| **代理图片** | 图片代理加载 | 隐藏IP |
### 5.2 Startpage 参数
| 参数 | 功能 | 示例 |
|------|------|------|
| `cat=web` | 网页搜索 | 默认 |
| `cat=images` | 图片搜索 | `...&cat=images` |
| `cat=video` | 视频搜索 | `...&cat=video` |
| `cat=news` | 新闻搜索 | `...&cat=news` |
| `language=english` | 英文结果 | `...&language=english` |
| `time=day` | 过去24小时 | `...&time=day` |
| `time=week` | 过去一周 | `...&time=week` |
| `time=month` | 过去一月 | `...&time=month` |
| `time=year` | 过去一年 | `...&time=year` |
| `nj=0` | 关闭 family filter | `...&nj=0` |
### 5.3 Startpage 深度搜索示例
```javascript
// 1. 隐私搜索
web_fetch({"url": "https://www.startpage.com/sp/search?query=privacy+tools"})
// 2. 图片隐私搜索
web_fetch({"url": "https://www.startpage.com/sp/search?query=nature&cat=images"})
// 3. 本周新闻（隐私模式）
web_fetch({"url": "https://www.startpage.com/sp/search?query=tech+news&time=week&cat=news"})
// 4. 英文结果搜索
web_fetch({"url": "https://www.startpage.com/sp/search?query=machine+learning&language=english"})
```
---
## 🌍 综合搜索策略
### 6.1 按搜索目标选择引擎
| 搜索目标 | 首选引擎 | 备选引擎 | 原因 |
|---------|---------|---------|------|
| **学术研究** | Google Scholar | Google, Brave | 学术资源索引 |
| **编程开发** | Google | GitHub(DuckDuckGo bang) | 技术文档全面 |
| **隐私敏感** | DuckDuckGo | Startpage, Brave | 不追踪用户 |
| **实时新闻** | Brave News | Google News | 独立新闻索引 |
| **知识计算** | WolframAlpha | Google | 结构化数据 |
| **中文内容** | Google HK | Bing | 中文优化好 |
| **欧洲视角** | Qwant | Startpage | 欧盟合规 |
| **环保支持** | Ecosia | DuckDuckGo | 搜索植树 |
| **无过滤** | Brave | Startpage | 无偏见结果 |
### 6.2 多引擎交叉验证
```javascript
// 策略：同一关键词多引擎搜索，对比结果
const keyword = "climate change 2024";
// 获取不同视角
const searches = [
{ engine: "Google", url: `https://www.google.com/search?q=keyword&tbs=qdr:m` },
{ engine: "Brave", url: `https://search.brave.com/search?q=keyword&tf=pm` },
{ engine: "DuckDuckGo", url: `https://duckduckgo.com/html/?q=keyword` },
{ engine: "Ecosia", url: `https://www.ecosia.org/search?q=keyword` }
];
// 分析不同引擎的结果差异
```
### 6.3 时间敏感搜索策略
| 时效性要求 | 引擎选择 | 参数设置 |
|-----------|---------|---------|
| **实时（小时级）** | Google News, Brave News | `tbs=qdr:h`, `tf=pw` |
| **近期（天级）** | Google, Brave | `tbs=qdr:d`, `time=day` |
| **本周** | 所有引擎 | `tbs=qdr:w`, `tf=pw` |
| **本月** | 所有引擎 | `tbs=qdr:m`, `tf=pm` |
| **历史** | Google Scholar | 学术档案 |
### 6.4 专业领域深度搜索
#### 技术开发
```javascript
// GitHub 项目搜索
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!gh+tensorflow+stars:%3E1000"})
// Stack Overflow 问题
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!so+python+memory+leak"})
// MDN 文档
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!mdn+javascript+async+await"})
// PyPI 包
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!pypi+requests"})
// npm 包
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!npm+express"})
```
#### 学术研究
```javascript
// Google Scholar 论文
web_fetch({"url": "https://scholar.google.com/scholar?q=deep+learning+2024"})
// 搜索PDF论文
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=machine+learning+filetype:pdf+2024"})
// arXiv 论文
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=site:arxiv.org+quantum+computing"})
```
#### 金融投资
```javascript
// 股票实时数据
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=AAPL+stock"})
// 汇率转换
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=EUR+to+USD"})
// 搜索财报PDF
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=Apple+Q4+2024+earnings+filetype:pdf"})
```
#### 新闻时事
```javascript
// Google新闻
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=breaking+news&tbm=nws&tbs=qdr:h"})
// Brave新闻
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=world+news&source=news"})
// DuckDuckGo新闻
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=tech+news&ia=news"})
```
---
## 🛠️ 高级搜索技巧汇总
### URL编码工具函数
```javascript
// URL编码关键词
function encodeKeyword(keyword) {
return encodeURIComponent(keyword);
}
// 示例
const keyword = "machine learning";
const encoded = encodeKeyword(keyword); // "machine%20learning"
```
### 批量搜索模板
```javascript
// 多引擎批量搜索函数
function generateSearchUrls(keyword) {
const encoded = encodeURIComponent(keyword);
return {
google: `https://www.google.com/search?q=encoded`,
google_hk: `https://www.google.com.hk/search?q=encoded`,
duckduckgo: `https://duckduckgo.com/html/?q=encoded`,
brave: `https://search.brave.com/search?q=encoded`,
startpage: `https://www.startpage.com/sp/search?query=encoded`,
bing_intl: `https://cn.bing.com/search?q=encoded&ensearch=1`,
yahoo: `https://search.yahoo.com/search?p=encoded`,
ecosia: `https://www.ecosia.org/search?q=encoded`,
qwant: `https://www.qwant.com/?q=encoded`
};
}
// 使用示例
const urls = generateSearchUrls("artificial intelligence");
```
### 时间筛选快捷函数
```javascript
// Google时间筛选URL生成
function googleTimeSearch(keyword, period) {
const periods = {
hour: 'qdr:h',
day: 'qdr:d',
week: 'qdr:w',
month: 'qdr:m',
year: 'qdr:y'
};
return `https://www.google.com/search?q=encodeURIComponent(keyword)&tbs=periods[period]`;
}
// 使用示例
const recentNews = googleTimeSearch("AI breakthrough", "week");
```
---
## 📝 完整搜索示例集
```javascript
// ==================== 技术开发 ====================
// 1. 搜索GitHub上高Star的Python项目
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=site:github.com+python+stars:%3E1000"})
// 2. Stack Overflow最佳答案
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!so+best+way+to+learn+python"})
// 3. MDN文档查询
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!mdn+promises"})
// 4. 搜索npm包
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!npm+axios"})
// ==================== 学术研究 ====================
// 5. Google Scholar论文
web_fetch({"url": "https://scholar.google.com/scholar?q=transformer+architecture"})
// 6. 搜索PDF论文
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=attention+is+all+you+need+filetype:pdf"})
// 7. arXiv最新论文
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=site:arxiv.org+abs+quantum"})
// ==================== 新闻时事 ====================
// 8. Google最新新闻（过去1小时）
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=breaking+news&tbs=qdr:h&tbm=nws"})
// 9. Brave本周科技新闻
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=technology&tf=pw&source=news"})
// 10. DuckDuckGo新闻
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=world+news&ia=news"})
// ==================== 金融投资 ====================
// 11. 股票实时数据
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=Tesla+stock"})
// 12. 货币汇率
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=1+BTC+to+USD"})
// 13. 公司财报PDF
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=Microsoft+annual+report+2024+filetype:pdf"})
// ==================== 知识计算 ====================
// 14. 数学计算
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=derivative+of+x%5E3+sin%28x%29"})
// 15. 单位换算
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=convert+100+miles+to+kilometers"})
// 16. 营养信息
web_fetch({"url": "https://www.wolframalpha.com/input?i=protein+in+chicken+breast"})
// ==================== 隐私保护搜索 ====================
// 17. DuckDuckGo隐私搜索
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=privacy+tools"})
// 18. Startpage匿名搜索
web_fetch({"url": "https://www.startpage.com/sp/search?query=secure+messaging"})
// 19. Brave无追踪搜索
web_fetch({"url": "https://search.brave.com/search?q=encryption+software"})
// ==================== 高级组合搜索 ====================
// 20. Google多条件精确搜索
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=%22machine+learning%22+site:github.com+filetype:pdf+2024"})
// 21. 排除特定站点的搜索
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=python+tutorial+-wikipedia+-w3schools"})
// 22. 价格范围搜索
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=laptop+%24800..%241200+best+review"})
// 23. 使用Bangs快速跳转
web_fetch({"url": "https://duckduckgo.com/html/?q=!g+site:medium.com+python"})
// 24. 图片搜索（Google）
web_fetch({"url": "https://www.google.com/search?q=beautiful+landscape&tbm=isch"})
// 25. 学术引用搜索
web_fetch({"url": "https://scholar.google.com/scholar?q=author:%22Geoffrey+Hinton%22"})
```
---
## 🔐 隐私保护最佳实践
### 搜索引擎隐私级别
| 引擎 | 追踪级别 | 数据保留 | 加密 | 推荐场景 |
|------|---------|---------|------|---------|
| **DuckDuckGo** | 无追踪 | 无保留 | 是 | 日常隐私搜索 |
| **Startpage** | 无追踪 | 无保留 | 是 | 需要Google结果但保护隐私 |
| **Brave** | 无追踪 | 无保留 | 是 | 独立索引，无偏见 |
| **Qwant** | 无追踪 | 无保留 | 是 | 欧盟合规要求 |
| **Google** | 高度追踪 | 长期保留 | 是 | 需要个性化结果 |
| **Bing** | 中度追踪 | 长期保留 | 是 | 微软服务集成 |
### 隐私搜索建议
1. **日常使用**: DuckDuckGo 或 Brave
2. **需要Google结果但保护隐私**: Startpage
3. **学术研究**: Google Scholar（学术用途追踪较少）
4. **敏感查询**: 使用Tor浏览器 + DuckDuckGo onion服务
5. **跨设备同步**: 避免登录搜索引擎账户
---
## 📚 参考资料
- [Google搜索操作符完整列表](https://support.google.com/websearch/answer/...)
- [DuckDuckGo Bangs完整列表](https://duckduckgo.com/bang)
- [Brave Search文档](https://search.brave.com/help/...)
- [WolframAlpha示例](https://www.wolframalpha.com/examples/)
检索本机已安装音乐软件，启动它，并根据用户需求推荐、搜索或播放歌曲；在 macOS 上可用 AppleScript 控制 Spotify 和 Apple Music，并为 Spotify 增加可选的精确点播链路。
---
name: desktop-music-launcher
description: 检索本机已安装音乐软件，启动它，并根据用户需求推荐、搜索或播放歌曲；在 macOS 上可用 AppleScript 控制 Spotify 和 Apple Music，并为 Spotify 增加可选的精确点播链路。
version: 2.1.0
allowed-tools: Bash Python Read
metadata:
category: music
tags:
- music
- desktop
- spotify
- apple-music
- player
- launcher
- control
- applescript
provider: local-desktop
openclaw:
emoji: "🎵"
os:
- windows
- macos
- linux
requires:
anyBins:
- python3
- python
homepage: https://github.com/openclaw/clawhub/blob/main/docs/skill-format.md
---
# desktop-music-launcher
## 何时使用
当用户想要：
- 检查电脑里装了哪些音乐软件或播放器
- 打开 Spotify / Apple Music / QQ 音乐 / 网易云音乐 / VLC / mpv 等
- 按歌名、歌手、专辑、情绪、场景搜索音乐
- 根据“适合学习 / 跑步 / 睡前 / 聚会 / 失恋”等需求推荐可立即搜索的音乐方向
- 在 macOS 上直接控制 Spotify / Apple Music 的播放、暂停、下一首、上一首、状态查询
- 在 macOS 上对 Spotify / Apple Music 执行“按需求尽力开始播放”的 UI 自动化
## 不做什么
- 不伪造“已经开始播放”的结果；必须以脚本返回结果为准
- 不调用未声明的私有 API、逆向接口或账号 Cookie
- 不越权扫描无关目录；只检查常见安装路径和 PATH 中的可执行文件
- 不自动登录任何音乐服务，也不读取用户账号密码
- 不下载盗版资源，不绕过版权或付费限制
- 不承诺所有客户端、所有版本、所有语言 UI 下都能 100% 精确点开第一首歌
## 运行方式
统一使用：
```bash
python3 scripts/music_skill.py <command> [args]
```
若系统只有 `python`，则改用：
```bash
python scripts/music_skill.py <command> [args]
```
## 命令总览
### 1) 扫描本机音乐软件
```bash
python3 scripts/music_skill.py scan
```
返回 JSON，包含当前系统、识别到的应用、是否安装、命中的路径/命令、支持的能力；在 macOS 上还会返回是否存在 `osascript`。
### 2) 打开软件
```bash
python3 scripts/music_skill.py open --app spotify
python3 scripts/music_skill.py open --app vlc
```
### 3) 搜索歌曲 / 歌手 / 专辑
```bash
python3 scripts/music_skill.py search "周杰伦 稻香"
python3 scripts/music_skill.py search "lofi beats" --app spotify --open
```
### 4) 播放
```bash
python3 scripts/music_skill.py play "Eason Chan 富士山下" --app spotify --control-mode macos-ui
python3 scripts/music_skill.py play "Taylor Swift Love Story" --app apple-music --control-mode macos-ui
python3 scripts/music_skill.py play --file "~/Music/demo.mp3" --app vlc --open
python3 scripts/music_skill.py play --url "https://example.com/demo.mp3" --app mpv --open
```
行为说明：
- `play <query>`：
- macOS + Spotify / Apple Music 时，默认优先尝试控制版的 UI 自动化
- 其他系统或不支持控制的客户端，则退化为 URI / 网页搜索
- `play --file`：把本地音频文件交给 VLC / mpv / foobar2000 / MusicBee 等播放器
- `play --url`：把网络音频 URL 交给支持 URL 播放的播放器
### 5) 控制播放器
```bash
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action play
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action pause
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action next
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action previous
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action status
python3 scripts/music_skill.py control --app apple-music --action playpause
python3 scripts/music_skill.py control --app apple-music --action status
```
支持动作：
- `play`
- `pause`
- `playpause`
- `next`
- `previous`
- `status`
### 6) 推荐
```bash
python3 scripts/music_skill.py recommend "适合写代码的歌"
python3 scripts/music_skill.py recommend "跑步音乐" -k 5
```
## 推荐工作流
当用户说“帮我放点适合学习的歌”时，按下面顺序执行：
1. 先运行 `scan`
2. 选一个已安装且支持搜索/播放的应用；在 macOS 上优先 Spotify / Apple Music 控制版
3. 运行 `recommend "<用户需求>"`
4. 从结果里挑最合适的 `suggestions[0].query`
5. macOS 上优先运行 `play "<query>" --app spotify --control-mode macos-ui`
6. 如果控制失败，再退回 `search "<query>" --open`
## 结果解释
典型 JSON 字段：
- `app`: 选中的应用 ID
- `method`: `uri` / `web` / `play_file` / `play_url` / `macos_ui_automation`
- `target`: 即将打开的 URI、URL、文件路径或音频地址
- `open_result.ok`: 是否成功发起打开动作
- `supports`: 该软件支持的能力集合
- `best_effort`: 是否属于“尽力而为”的 UI 自动化
- `requires_permissions`: 控制版需要的系统权限
## 失败时怎么处理
- 没检测到音乐软件：建议用户先安装 Spotify、Apple Music、VLC 或 mpv
- macOS 控制失败：先检查“辅助功能”和“自动化”权限，再重试
- 目标软件不支持统一搜索入口：给出 query，让用户手动在应用里搜索
- 本地文件不存在：明确报错，不要猜测路径
- Linux 缺少 `xdg-open`：提示安装桌面打开器或改为手动复制 URL
## 权限说明
macOS 控制版依赖：
- `osascript`
- 运行该 Skill 的宿主应用已获 **辅助功能**
- 运行该 Skill 的宿主应用已获 **自动化**，允许控制 Spotify / Music
没有这些权限时，控制版会失败，但扫描、推荐、普通搜索仍可用。
## 安全边界
- 仅执行本地启动、打开 URI/URL、把用户明确提供的文件/URL交给播放器
- 在 macOS 上仅调用可审计的 AppleScript 控制公开桌面应用
- 不读取浏览器 Cookie、不抓包、不注入播放器进程
- 不使用 `curl | bash`、远程脚本直灌、Base64 混淆执行
- 所有外部入口都在脚本返回结果中可审计
FILE:README.md
# desktop-music-launcher
一个面向 OpenClaw / ClawHub 的桌面音乐技能：扫描本机音乐软件、打开它们，并基于用户需求完成推荐、搜索与播放。2.1 控制增强版新增两段式 Spotify 点播链路：优先使用可选的 Spotify Web API 精确搜索出首个匹配 track URI，再交给桌面客户端直接播放；未提供 token 时，退化到桌面快速搜索回车播放首个候选。
## 设计结论
这个 Skill 采用“本机发现 + 分层能力路由 + macOS 控制增强”的方案，而不是直接绑死某个音乐平台 API，原因有四点：
1. **规范层面更稳**
OpenClaw / ClawHub 当前核心要求是：技能目录中必须有 `SKILL.md`，元数据由 YAML frontmatter 提取，运行依赖应在 `metadata.openclaw` 中声明。这样更适合做本地脚本型 Skill，而不是把核心能力押注在某个第三方私有接口上。
2. **生态层面更容易通过审核与复用**
公开 Skill 更适合做可审计、低耦合、少秘密依赖的实现；本 Skill 只依赖 Python 与系统默认能力，控制版仅在 macOS 额外使用系统自带 `osascript`。
3. **工程层面覆盖更广**
用户电脑上的音乐软件并不统一。有人是 Spotify，有人是 Apple Music，也有人是 VLC / mpv / foobar2000。先发现、再选择、再分发动作，兼容性更高。
4. **用户体验更强**
原版只能“搜/开”，控制版在 macOS 上可以直接做播放控制，并在权限到位时尽力把查询结果拉起并开始播放。
## 适用场景
- “看看我电脑里装了哪些音乐软件”
- “打开 Spotify / Apple Music / VLC”
- “帮我搜《稻香》”
- “推荐几首适合跑步的歌，然后直接开始播放”
- “暂停一下 / 下一首 / 看看现在播的是什么”
- “用 VLC 播放这个文件”
## 安装要求
基础要求：
- Python 3.9+（推荐）
- Windows / macOS / Linux 任一桌面环境
- 若需要一键打开网页/URI，系统应支持默认协议处理器
- Linux 若要打开 URL，通常需要 `xdg-open`
控制版增强要求（macOS）：
- 系统自带 `osascript`
- 已安装 Spotify 或 Music.app
- 运行 Skill 的宿主应用获得：
- **辅助功能（Accessibility）**
- **自动化（Automation）**
## 目录结构
```text
desktop-music-launcher/
├── SKILL.md
├── README.md
├── SELF_CHECK.md
├── scripts/
│ ├── music_skill.py
│ └── smoke_check.py
├── resources/
│ ├── music_apps.json
│ └── recommendation_profiles.json
├── examples/
│ └── usage-example.md
└── tests/
└── smoke-test.md
```
## 核心能力
### 1. 检索音乐软件
通过常见安装路径和 PATH 命令发现：
- Spotify
- Apple Music / iTunes
- 网易云音乐
- QQ 音乐
- VLC
- mpv
- foobar2000
- MusicBee
- Rhythmbox
### 2. 打开软件
```bash
python3 scripts/music_skill.py open --app spotify
python3 scripts/music_skill.py open --app vlc
```
### 3. 推荐
```bash
python3 scripts/music_skill.py recommend "适合学习的歌"
```
输出的是“可继续搜索/播放的候选 query”，而不是伪造某个服务端推荐结果。
### 4. 搜索
```bash
python3 scripts/music_skill.py search "周杰伦 稻香" --app spotify --open
python3 scripts/music_skill.py search "陈奕迅 富士山下" --app apple-music --open
```
### 5. 播放
#### 通用模式
```bash
python3 scripts/music_skill.py play "Taylor Swift Love Story" --app spotify --open
python3 scripts/music_skill.py play --file "~/Music/demo.mp3" --app vlc --open
python3 scripts/music_skill.py play --url "https://example.com/demo.mp3" --app mpv --open
```
#### 控制版模式（macOS）
```bash
python3 scripts/music_skill.py play "Taylor Swift Love Story" --app spotify --control-mode macos-ui
python3 scripts/music_skill.py play "周杰伦 稻香" --app apple-music --control-mode macos-ui
```
说明：
- 这是 **best-effort** 的 UI 自动化，不承诺所有客户端版本和所有语言界面都完全一致
- 它依赖你已经授予宿主应用“辅助功能 + 自动化”权限
- 成功与否以脚本返回 JSON 为准，不要在代理层伪造“已开始播放”
### 6. 控制播放器
```bash
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action play
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action pause
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action next
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action previous
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action status
python3 scripts/music_skill.py control --app apple-music --action playpause
python3 scripts/music_skill.py control --app apple-music --action status
```
返回示例：
```json
{
"app": "spotify",
"action": "status",
"ok": true,
"state": "playing",
"artist": "周杰伦",
"track": "稻香"
}
```
## 输入输出示例
### 输入
```bash
python3 scripts/music_skill.py recommend "适合睡前听的音乐"
```
### 输出
```json
{
"input": "适合睡前听的音乐",
"top_k": 3,
"suggestions": [
{
"profile": "sleep",
"description": "适合睡前、放松、冥想",
"query": "sleep sounds",
"reason": "更接近白噪音与环境音"
}
],
"hint": "可将 suggestions[0].query 继续用于 search 或 play 命令"
}
```
### 输入
```bash
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action status
```
### 输出
```json
{
"app": "spotify",
"action": "status",
"ok": true,
"state": "paused",
"artist": "Eason Chan",
"track": "富士山下"
}
```
## 代理触发示例
- 用户：“帮我看看电脑里有哪些音乐软件。”
- 执行：`scan`
- 用户：“打开 Spotify。”
- 执行：`open --app spotify`
- 用户：“推荐适合写代码的歌，并帮我放。”
- 执行：`scan` → `recommend "适合写代码的歌"` →
- macOS：`play "<第一候选>" --app spotify --control-mode macos-ui`
- 其他系统：`search "<第一候选>" --app spotify --open`
- 用户：“暂停一下。”
- 执行：`control --app spotify --action pause`
- 用户：“用 VLC 播放这个文件。”
- 执行：`play --file "<路径>" --app vlc --open`
## 常见问题
### 为什么“控制版”主要先支持 macOS？
因为 macOS 有系统自带的 AppleScript / `osascript` 与自动化权限模型，能把“控制播放器”做成可审计、可回退的公开实现。Windows / Linux 各客户端差异更大，后续适合做可选插件层，而不是在基础版里硬绑高脆弱方案。
### 为什么不是所有 query 都能精准点播某一首歌？
因为这版默认不绑定 Spotify OAuth、Apple Music 私有搜索接口，也不读用户账号数据。控制版的“按查询播放”是 UI 自动化，目标是提升“主动点播”的成功率，而不是伪造一个不存在的官方精确搜索 API。
### 为什么 Apple Music / Spotify 有时能打开搜索页，但没马上播？
这通常是权限、客户端状态、订阅状态、地区版权，或 UI 自动化与当前客户端版本不完全匹配导致。先确认权限，再用 `control --action status` 检查播放器当前状态。
## 风险提示
- 搜索 / 播放是否最终成功，还取决于本机软件是否正确安装、是否已登录、系统是否注册了协议处理器
- Apple Music / Spotify 等流媒体能否真正播放指定曲目，受账号订阅、地区版权与客户端状态影响
- UI 自动化属于“尽力而为”能力，可能受客户端版本、界面语言、焦点状态影响
- 本 Skill 不保证跨平台对每个音乐客户端都实现“内部精确选曲后立即开播”，但保证流程、权限和返回结果可审计
## 2.1 解决了什么
此前在 Spotify 上执行 `play "荷塘月色"` 时，旧逻辑更像是“打开搜索页后恢复上一次暂停歌曲”，而不是“从搜索结果里开始播放目标歌曲”。2.1 改成了两段式执行：
1. **优先精确点播**：若提供 `SPOTIFY_ACCESS_TOKEN` 或 `--spotify-token`，脚本会调用 Spotify Search API 找到第一首匹配 track，并用 track URI 直接交给 Spotify 播放。
2. **无 token 时尽力播放**：退化为 Spotify 桌面端快速搜索（Cmd+K）并回车播放首个候选，不再发送可能触发“恢复上一首”的空格键。
推荐命令：
```bash
export SPOTIFY_ACCESS_TOKEN="<你的 access token>"
python3 scripts/music_skill.py play "凤凰传奇 荷塘月色" --app spotify --control-mode macos-ui --spotify-market JP
```
不带 token 的退化模式：
```bash
python3 scripts/music_skill.py play "凤凰传奇 荷塘月色" --app spotify --control-mode macos-ui
```
FILE:SELF_CHECK.md
# SELF_CHECK
## 1. 规范检查
- [x] Skill 为独立文件夹
- [x] 包含 `SKILL.md`
- [x] `SKILL.md` 使用 YAML frontmatter
- [x] frontmatter 含 `name`
- [x] frontmatter 含 `description`
- [x] frontmatter 含 `version`
- [x] 运行要求写入 `metadata.openclaw`
- [x] 未声明不存在的安装器类型
- [x] 全部附属文件均为文本文件，符合发布要求
- [x] `description` 未使用易触发 YAML 解析歧义的冒号写法
## 2. 必要文件检查
- [x] `README.md`
- [x] `SELF_CHECK.md`
- [x] `scripts/music_skill.py`
- [x] `scripts/smoke_check.py`
- [x] `resources/music_apps.json`
- [x] `resources/recommendation_profiles.json`
- [x] `examples/usage-example.md`
- [x] `tests/smoke-test.md`
## 3. 脚本检查
- [x] 脚本可直接执行
- [x] 命令行参数明确
- [x] 无 TODO / 伪代码
- [x] 有错误处理
- [x] 默认只进行本地可审计操作
- [x] 不依赖未声明的第三方 Python 包
- [x] macOS 控制能力默认仅依赖系统自带 `osascript`；Spotify 精确点播为可选 token 增强
## 4. 资源引用检查
- [x] `scripts/music_skill.py` 真实读取 `resources/music_apps.json`
- [x] `scripts/music_skill.py` 真实读取 `resources/recommendation_profiles.json`
## 5. 安全审计
- [x] 未使用 `curl | bash`
- [x] 未下载远程执行脚本
- [x] 未使用 Base64 混淆执行
- [x] 未尝试读取浏览器 Cookie / token
- [x] 未逆向私有 API
- [x] 文件读写范围仅限 Skill 自身资源和用户明确提供的路径参数
- [x] 对外动作仅为：打开本地程序、打开 URI/URL、将文件或 URL 传给播放器、在 macOS 上调用 AppleScript 控制指定音乐 App
### 安全结论
该 Skill 属于**低到中风险的本地启动与桌面控制类 Skill**。
风险主要来自“打开用户请求的 URI/URL / 文件路径”和“在 macOS 上驱动桌面自动化”这两类动作，而不是凭证、提权或隐蔽联网行为。
控制版仍保持可审计：目标应用、动作类型、查询内容和执行结果都在 JSON 返回中可见。
## 6. 热门度与实用性评估
- 高频需求：高
- 理解门槛：低
- 传播性：高
- 二次定制空间：高
- 对特定平台/账号依赖：中
- 长期维护成本：中
## 7. 工程质量评分
| 项目 | 分数(10) | 说明 |
|---|---:|---|
| 规范对齐 | 9 | frontmatter 与目录完整 |
| 可执行性 | 9 | 脚本可直接跑 |
| 兼容性 | 8 | 多平台，多软件，macOS 控制能力更强 |
| 安全性 | 9 | 无高风险安装/执行模式 |
| 可维护性 | 9 | 数据驱动，资源与逻辑分离 |
| 实用性 | 9 | 相比原版新增主动控播 |
## 8. 已知边界
- [x] macOS 下 `control` 可直接控制 Spotify / Apple Music
- [x] macOS 下 `play <query>` 可走 UI 自动化模式
- [ ] Windows / Linux 仍以打开与搜索为主，后续可加可选控制插件层
- [x] Spotify 在提供 access token 时可先精确搜索首个匹配 track URI 再触发播放
- [ ] “按 query 精准命中某首歌并保证开播”仍受客户端版本、订阅、版权、地区与 UI 差异影响
FILE:scripts/music_skill.py
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
music_skill.py
发现本机音乐软件，启动软件，并基于已安装软件构造搜索/播放入口。
控制版增强：
- macOS 下支持 Spotify / Music.app 的 AppleScript 控制
- 支持 play/pause/next/previous/status
- 支持对查询执行“尽力开始播放”的 UI 自动化模式（需要辅助功能 + 自动化权限）
- 对 Spotify 提供可选的 Web API 精确搜索 + 轨道 URI 播放链路（需要用户自行提供 access token）
默认只做本机安全操作：扫描、启动可执行文件、打开 URI/网页、将本地文件交给播放器、
在 macOS 上调用 osascript 执行可审计的 AppleScript。
"""
from __future__ import annotations
import argparse
import json
import os
import platform
import shutil
import subprocess
import sys
import urllib.parse
import urllib.request
import urllib.error
import textwrap
from pathlib import Path
from typing import Any, Dict, List, Optional
SCRIPT_DIR = Path(__file__).resolve().parent
ROOT_DIR = SCRIPT_DIR.parent
RESOURCE_DIR = ROOT_DIR / "resources"
APPS_FILE = RESOURCE_DIR / "music_apps.json"
RECOMMEND_FILE = RESOURCE_DIR / "recommendation_profiles.json"
def load_json(path: Path) -> Dict[str, Any]:
try:
return json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
except FileNotFoundError:
raise SystemExit(f"资源文件不存在: {path}")
except json.JSONDecodeError as exc:
raise SystemExit(f"资源文件格式错误: {path} -> {exc}")
def current_os() -> str:
raw = platform.system().lower()
if raw.startswith("darwin"):
return "macos"
if raw.startswith("windows"):
return "windows"
return "linux"
def expand_path(p: str) -> str:
return os.path.expandvars(os.path.expanduser(p))
def which_all(commands: List[str]) -> List[str]:
hits = []
for cmd in commands:
real = cmd.strip()
if not real or " " in real:
continue
found = shutil.which(real)
if found:
hits.append(found)
return sorted(set(hits))
def run_command(command: List[str], check: bool = True) -> subprocess.CompletedProcess:
return subprocess.run(command, check=check, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
def has_osascript() -> bool:
return bool(shutil.which("osascript"))
def open_target(target: str, app_name: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
os_name = current_os()
try:
if os_name == "windows":
os.startfile(target) # type: ignore[attr-defined]
elif os_name == "macos":
cmd = ["open"]
if app_name:
cmd.extend(["-a", app_name])
cmd.append(target)
run_command(cmd)
else:
opener = shutil.which("xdg-open")
if not opener:
raise RuntimeError("找不到 xdg-open")
run_command([opener, target])
return {"ok": True, "target": target, "app": app_name}
except Exception as exc:
return {"ok": False, "target": target, "app": app_name, "error": str(exc)}
def launch_command_string(command: str, extra_args: Optional[List[str]] = None) -> Dict[str, Any]:
extra_args = extra_args or []
try:
if current_os() == "windows":
parts = command.split()
if len(parts) == 1 and shutil.which(parts[0]):
subprocess.Popen([parts[0], *extra_args])
else:
subprocess.Popen(command if not extra_args else f'{command} {" ".join(extra_args)}', shell=True)
else:
parts = command.split()
subprocess.Popen(parts + extra_args)
return {"ok": True, "command": command, "args": extra_args}
except Exception as exc:
return {"ok": False, "command": command, "args": extra_args, "error": str(exc)}
def exists_any(paths: List[str]) -> List[str]:
hits = []
for path_str in paths:
real = expand_path(path_str)
if Path(real).exists():
hits.append(real)
return hits
def detect_apps() -> List[Dict[str, Any]]:
os_name = current_os()
catalog = load_json(APPS_FILE)["apps"]
results: List[Dict[str, Any]] = []
for app in catalog:
platform_info = app.get("platforms", {}).get(os_name)
if not platform_info:
continue
matched_paths = exists_any(platform_info.get("paths", []) + platform_info.get("app_paths", []))
matched_bins = which_all(platform_info.get("commands", []))
installed = bool(matched_paths or matched_bins)
results.append({
"id": app["id"],
"label": app["label"],
"os": os_name,
"installed": installed,
"matched_paths": matched_paths,
"matched_bins": matched_bins,
"supports": platform_info.get("supports", []),
"search_uri_template": platform_info.get("search_uri_template"),
"search_web_template": platform_info.get("search_web_template"),
})
return results
def choose_app(app_id: Optional[str] = None, capability: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
apps = detect_apps()
installed = [a for a in apps if a["installed"]]
if app_id:
for app in installed:
if app["id"] == app_id:
if capability and capability not in app.get("supports", []):
raise SystemExit(f"已安装 {app_id}，但不支持能力: {capability}")
return app
raise SystemExit(f"未找到已安装应用: {app_id}")
if capability:
for app in installed:
if capability in app.get("supports", []):
return app
if installed:
return installed[0]
raise SystemExit("没有检测到已安装音乐软件。请先安装 Spotify / Apple Music / VLC / mpv 等。")
def open_app(app_id: Optional[str]) -> Dict[str, Any]:
target = choose_app(app_id=app_id, capability="open")
if target["matched_paths"]:
executable = target["matched_paths"][0]
try:
subprocess.Popen([executable])
return {"ok": True, "method": "path", "app": target["id"], "target": executable}
except Exception as exc:
return {"ok": False, "method": "path", "app": target["id"], "target": executable, "error": str(exc)}
if target["matched_bins"]:
cmd = Path(target["matched_bins"][0]).name
return launch_command_string(cmd)
if current_os() == "macos":
label = target["label"].split(" / ")[0]
return launch_command_string("open", ["-a", label])
return {"ok": False, "app": target["id"], "error": "找不到可启动路径或命令"}
def format_template(template: str, query: str) -> str:
encoded = urllib.parse.quote(query)
return template.replace("{query}", encoded)
def search_music(query: str, app_id: Optional[str], auto_open: bool) -> Dict[str, Any]:
try:
target = choose_app(app_id=app_id, capability=None)
except SystemExit:
target = {
"id": "browser-fallback",
"search_web_template": "https://open.spotify.com/search/{query}",
"supports": ["search_web"],
}
result: Dict[str, Any] = {"app": target["id"], "query": query, "auto_open": auto_open}
uri_template = target.get("search_uri_template")
web_template = target.get("search_web_template")
if uri_template:
uri = format_template(uri_template, query)
result["target"] = uri
result["method"] = "uri"
if auto_open:
result["open_result"] = open_target(uri)
return result
if web_template:
url = format_template(web_template, query)
result["target"] = url
result["method"] = "web"
if auto_open:
result["open_result"] = open_target(url)
return result
result["warning"] = "该应用不支持直接搜索入口，已返回 query，请手动在应用内搜索。"
return result
def applescript_escape(value: str) -> str:
return value.replace("\\", "\\\\").replace('"', '\\"')
def run_osascript(script: str) -> Dict[str, Any]:
if current_os() != "macos":
return {"ok": False, "error": "AppleScript 仅支持 macOS"}
if not has_osascript():
return {"ok": False, "error": "当前系统缺少 osascript"}
try:
result = subprocess.run(
["osascript", "-e", script],
capture_output=True,
text=True,
check=True,
)
return {
"ok": True,
"stdout": result.stdout.strip(),
"stderr": result.stderr.strip(),
}
except subprocess.CalledProcessError as exc:
return {
"ok": False,
"stdout": (exc.stdout or "").strip(),
"stderr": (exc.stderr or "").strip(),
"error": f"AppleScript 执行失败: {exc.returncode}",
}
def macos_music_app_name() -> str:
if Path("/System/Applications/Music.app").exists() or Path("/Applications/Music.app").exists():
return "Music"
return "iTunes"
def macos_direct_control(app_id: str, action: str) -> Dict[str, Any]:
if current_os() != "macos":
return {"ok": False, "app": app_id, "action": action, "error": "控制版仅在 macOS 提供 AppleScript 直控"}
if app_id == "spotify":
scripts = {
"play": 'tell application "Spotify" to play',
"pause": 'tell application "Spotify" to pause',
"playpause": 'tell application "Spotify" to playpause',
"next": 'tell application "Spotify" to next track',
"previous": 'tell application "Spotify" to previous track',
"status": textwrap.dedent("""\
tell application "Spotify"
if not running then
return "not_running"
end if
set s to player state as text
set trackName to ""
set artistName to ""
try
set trackName to name of current track
set artistName to artist of current track
end try
return s & "|" & artistName & "|" & trackName
end tell
"""),
}
elif app_id == "apple-music":
app_name = macos_music_app_name()
scripts = {
"play": f'tell application "{app_name}" to play',
"pause": f'tell application "{app_name}" to pause',
"playpause": textwrap.dedent(f"""\
tell application "{app_name}"
if player state is playing then
pause
else
play
end if
end tell
"""),
"next": f'tell application "{app_name}" to next track',
"previous": f'tell application "{app_name}" to previous track',
"status": textwrap.dedent(f"""\
tell application "{app_name}"
if not running then
return "not_running"
end if
set s to player state as text
set trackName to ""
set artistName to ""
try
set trackName to name of current track
set artistName to artist of current track
end try
return s & "|" & artistName & "|" & trackName
end tell
"""),
}
else:
return {"ok": False, "app": app_id, "action": action, "error": "当前只支持 Spotify 和 Apple Music 的控制直连"}
script = scripts.get(action)
if not script:
return {"ok": False, "app": app_id, "action": action, "error": f"不支持的动作: {action}"}
result = run_osascript(script)
payload = {"app": app_id, "action": action, **result}
if action == "status" and result.get("ok"):
raw = result.get("stdout", "")
if raw == "not_running":
payload["state"] = "not_running"
else:
state, artist, track = (raw.split("|", 2) + ["", "", ""])[:3]
payload["state"] = state
payload["artist"] = artist
payload["track"] = track
return payload
def spotify_access_token(cli_token: Optional[str] = None) -> Optional[str]:
return cli_token or os.environ.get("SPOTIFY_ACCESS_TOKEN") or None
def spotify_search_top_track(query: str, token: str, market: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
params = {"q": query, "type": "track", "limit": "1"}
if market:
params["market"] = market
url = "https://api.spotify.com/v1/search?" + urllib.parse.urlencode(params)
req = urllib.request.Request(url, headers={"Authorization": f"Bearer {token}"})
try:
with urllib.request.urlopen(req, timeout=12) as resp:
payload = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
except urllib.error.HTTPError as exc:
body = exc.read().decode("utf-8", errors="replace")
return {
"ok": False,
"query": query,
"error": f"Spotify Search API HTTP {exc.code}",
"details": body[:500],
}
except Exception as exc:
return {"ok": False, "query": query, "error": f"Spotify Search API 请求失败: {exc}"}
items = (((payload or {}).get("tracks") or {}).get("items") or [])
if not items:
return {"ok": False, "query": query, "error": "Spotify Search API 未返回匹配歌曲"}
item = items[0]
artists = ", ".join(a.get("name", "") for a in item.get("artists", []))
return {
"ok": True,
"query": query,
"track_name": item.get("name", ""),
"artist_name": artists,
"album_name": (item.get("album") or {}).get("name", ""),
"spotify_uri": item.get("uri", ""),
"external_url": ((item.get("external_urls") or {}).get("spotify", "")),
"id": item.get("id", ""),
"source": "spotify-web-api",
}
def macos_spotify_play_track_uri(track_uri: str) -> Dict[str, Any]:
script = textwrap.dedent(f"""\
tell application "Spotify"
activate
play track "{applescript_escape(track_uri)}"
delay 0.4
return "playing"
end tell
""")
result = run_osascript(script)
return {"app": "spotify", "method": "spotify_track_uri", "track_uri": track_uri, **result}
def macos_spotify_quick_search_play(query: str, wait_seconds: float = 0.9) -> Dict[str, Any]:
q = applescript_escape(query)
script = textwrap.dedent(f"""\
tell application "Spotify" to activate
delay 0.5
tell application "System Events"
keystroke "k" using command down
delay 0.25
keystroke "{q}"
delay {wait_seconds}
key code 36
end tell
return "submitted_quick_search_play"
""")
result = run_osascript(script)
return {
"app": "spotify",
"query": query,
"method": "spotify_quick_search_enter",
"requires_permissions": ["Accessibility", "Automation"],
"best_effort": True,
"warning": "未提供 Spotify access token，已使用桌面快速搜索回车播放首个候选；结果受当前客户端 UI 与排序影响。",
**result,
}
def macos_apple_music_ui_play_query(query: str, wait_seconds: float = 2.2) -> Dict[str, Any]:
q = applescript_escape(query)
app_name = macos_music_app_name()
target = f"musics://music.apple.com/us/search?term={urllib.parse.quote(query)}"
script = textwrap.dedent(f"""\
open location "{target}"
delay {wait_seconds}
tell application "{app_name}" to activate
delay 0.6
tell application "System Events"
keystroke "f" using command down
delay 0.3
keystroke "{q}"
delay 0.8
key code 36
delay 0.6
key code 36
end tell
return "submitted_music_search_play"
""")
result = run_osascript(script)
return {
"app": "apple-music",
"query": query,
"method": "apple_music_search_ui",
"requires_permissions": ["Accessibility", "Automation"],
"best_effort": True,
**result,
}
def macos_ui_play_query(
app_id: str,
query: str,
spotify_token: Optional[str] = None,
spotify_market: Optional[str] = None,
) -> Dict[str, Any]:
if current_os() != "macos":
return {"ok": False, "app": app_id, "query": query, "error": "UI 自动化仅支持 macOS"}
if app_id not in {"spotify", "apple-music"}:
return {"ok": False, "app": app_id, "query": query, "error": "UI 自动化目前仅支持 Spotify 和 Apple Music"}
if app_id == "spotify":
token = spotify_access_token(spotify_token)
if token:
search_result = spotify_search_top_track(query, token, spotify_market)
if search_result.get("ok") and search_result.get("spotify_uri"):
play_result = macos_spotify_play_track_uri(search_result["spotify_uri"])
merged = {
"app": "spotify",
"query": query,
"lookup": search_result,
"lookup_mode": "spotify-web-api",
**play_result,
}
return merged
return {
"app": "spotify",
"query": query,
"lookup_mode": "spotify-web-api",
"lookup": search_result,
"fallback_attempted": True,
"fallback": macos_spotify_quick_search_play(query),
"warning": "Spotify API 精确查找失败，已退化到桌面快速搜索播放。",
}
return macos_spotify_quick_search_play(query)
return macos_apple_music_ui_play_query(query)
def play_music(
query: Optional[str],
app_id: Optional[str],
file_path: Optional[str],
url: Optional[str],
auto_open: bool,
control_mode: str = "auto",
spotify_token: Optional[str] = None,
spotify_market: Optional[str] = None,
) -> Dict[str, Any]:
if file_path and url:
raise SystemExit("--file 与 --url 不能同时使用")
if file_path:
target = choose_app(app_id=app_id, capability="play_file")
real = expand_path(file_path)
if not Path(real).exists():
raise SystemExit(f"本地文件不存在: {real}")
result = {"app": target["id"], "method": "play_file", "target": real, "auto_open": auto_open}
if auto_open:
if target["matched_paths"]:
executable = target["matched_paths"][0]
try:
subprocess.Popen([executable, real])
result["open_result"] = {"ok": True, "method": "path+arg", "app": target["id"], "target": real}
except Exception as exc:
result["open_result"] = {"ok": False, "error": str(exc)}
elif target["matched_bins"]:
cmd = Path(target["matched_bins"][0]).name
result["open_result"] = launch_command_string(cmd, [real])
return result
if url:
target = choose_app(app_id=app_id, capability="play_url")
result = {"app": target["id"], "method": "play_url", "target": url, "auto_open": auto_open}
if auto_open:
if target["matched_paths"]:
executable = target["matched_paths"][0]
try:
subprocess.Popen([executable, url])
result["open_result"] = {"ok": True, "method": "path+arg", "app": target["id"], "target": url}
except Exception as exc:
result["open_result"] = {"ok": False, "error": str(exc)}
elif target["matched_bins"]:
cmd = Path(target["matched_bins"][0]).name
result["open_result"] = launch_command_string(cmd, [url])
return result
if not query:
raise SystemExit("未提供要播放的 query / file / url")
target = None
try:
target = choose_app(app_id=app_id, capability=None)
except SystemExit:
pass
if target and current_os() == "macos" and target["id"] in {"spotify", "apple-music"} and control_mode in {"auto", "macos-ui"}:
return macos_ui_play_query(target["id"], query, spotify_token=spotify_token, spotify_market=spotify_market)
return search_music(query=query, app_id=app_id, auto_open=auto_open)
def recommend(query: str, top_k: int = 3) -> Dict[str, Any]:
rec = load_json(RECOMMEND_FILE)
profiles = rec.get("profiles", {})
matches = []
lowered = query.lower()
for key, profile in profiles.items():
score = 0
for kw in profile.get("keywords", []):
if kw.lower() in lowered:
score += 1
if score > 0:
matches.append((score, key, profile))
matches.sort(key=lambda item: (-item[0], item[1]))
suggestions: List[Dict[str, Any]] = []
if matches:
for _, key, profile in matches[:top_k]:
for item in profile.get("suggestions", [])[:top_k]:
suggestions.append({
"profile": key,
"description": profile.get("description", ""),
"query": item["query"],
"reason": item["reason"],
})
else:
for item in rec.get("fallback", [])[:top_k]:
suggestions.append({
"profile": "fallback",
"description": "未识别明确场景，给出通用候选",
"query": item["query"],
"reason": item["reason"],
})
seen = set()
unique = []
for item in suggestions:
if item["query"] in seen:
continue
seen.add(item["query"])
unique.append(item)
return {
"input": query,
"top_k": top_k,
"suggestions": unique[:top_k],
"hint": "可将 suggestions[0].query 继续用于 search 或 play 命令",
}
def control_app(app_id: str, action: str) -> Dict[str, Any]:
return macos_direct_control(app_id, action)
def print_json(data: Dict[str, Any]) -> None:
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def build_parser() -> argparse.ArgumentParser:
parser = argparse.ArgumentParser(description="本机音乐软件技能脚本（控制增强版）")
sub = parser.add_subparsers(dest="command", required=True)
sub.add_parser("scan", help="扫描本机已安装音乐软件")
p_open = sub.add_parser("open", help="打开音乐软件")
p_open.add_argument("--app", dest="app_id", help="指定应用 ID，例如 spotify / vlc")
p_search = sub.add_parser("search", help="在音乐软件中搜索歌曲/歌手/专辑")
p_search.add_argument("query", help="要搜索的内容")
p_search.add_argument("--app", dest="app_id", help="指定应用 ID")
p_search.add_argument("--open", action="store_true", dest="auto_open", help="直接打开 URI/网页")
p_play = sub.add_parser("play", help="播放歌曲、文件或 URL")
p_play.add_argument("query", nargs="?", help="歌曲/歌手/关键词")
p_play.add_argument("--app", dest="app_id", help="指定应用 ID")
p_play.add_argument("--file", dest="file_path", help="要交给播放器播放的本地文件路径")
p_play.add_argument("--url", dest="url", help="要交给播放器播放的网络 URL")
p_play.add_argument("--open", action="store_true", dest="auto_open", help="直接打开结果")
p_play.add_argument(
"--control-mode",
choices=["auto", "basic", "macos-ui"],
default="auto",
help="auto: 自动选择；basic: 只走普通打开/搜索；macos-ui: 强制使用 macOS 控制链路",
)
p_play.add_argument(
"--spotify-token",
dest="spotify_token",
help="可选：Spotify Web API access token；未提供时，也可从环境变量 SPOTIFY_ACCESS_TOKEN 读取",
)
p_play.add_argument(
"--spotify-market",
dest="spotify_market",
help="可选：Spotify 搜索市场，例如 JP / TW / HK / US",
)
p_ctrl = sub.add_parser("control", help="控制播放器状态（macOS 下支持 Spotify / Apple Music）")
p_ctrl.add_argument("--app", required=True, dest="app_id", help="spotify / apple-music")
p_ctrl.add_argument(
"--action",
required=True,
choices=["play", "pause", "playpause", "next", "previous", "status"],
help="控制动作",
)
p_recommend = sub.add_parser("recommend", help="根据场景或情绪推荐可搜索的歌单/歌曲方向")
p_recommend.add_argument("query", help="例如：适合写代码的歌 / 跑步音乐 / 失恋听什么")
p_recommend.add_argument("-k", "--top-k", type=int, default=3, dest="top_k", help="返回候选数量，默认 3")
return parser
def main() -> None:
parser = build_parser()
args = parser.parse_args()
if args.command == "scan":
print_json({"os": current_os(), "apps": detect_apps(), "has_osascript": has_osascript()})
return
if args.command == "open":
print_json(open_app(args.app_id))
return
if args.command == "search":
print_json(search_music(args.query, args.app_id, args.auto_open))
return
if args.command == "play":
print_json(play_music(
args.query,
args.app_id,
args.file_path,
args.url,
args.auto_open,
args.control_mode,
args.spotify_token,
args.spotify_market,
))
return
if args.command == "control":
print_json(control_app(args.app_id, args.action))
return
if args.command == "recommend":
print_json(recommend(args.query, args.top_k))
return
parser.print_help()
raise SystemExit(1)
if __name__ == "__main__":
main()
FILE:scripts/smoke_check.py
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import annotations
import json
import subprocess
import sys
from pathlib import Path
ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
SCRIPT = ROOT / "scripts" / "music_skill.py"
def run(*args: str):
result = subprocess.run([sys.executable, str(SCRIPT), *args], capture_output=True, text=True, check=True)
return json.loads(result.stdout)
def main():
scan = run("scan")
assert "apps" in scan and isinstance(scan["apps"], list)
rec = run("recommend", "适合写代码的音乐", "--top-k", "2")
assert len(rec["suggestions"]) == 2
search = run("search", "周杰伦 稻香")
assert "query" in search and search["query"] == "周杰伦 稻香"
if scan.get("os") != "macos":
ctrl = run("control", "--app", "spotify", "--action", "status")
assert ctrl["ok"] is False
print(json.dumps({
"scan_apps": len(scan["apps"]),
"recommendation_count": len(rec["suggestions"]),
"search_method": search.get("method"),
"has_osascript": scan.get("has_osascript"),
}, ensure_ascii=False, indent=2))
if __name__ == "__main__":
main()
FILE:examples/usage-example.md
# usage examples
## 1. 扫描本机音乐软件
```bash
python3 scripts/music_skill.py scan
```
## 2. 打开 Spotify
```bash
python3 scripts/music_skill.py open --app spotify
```
## 3. 搜索《稻香》
```bash
python3 scripts/music_skill.py search "周杰伦 稻香" --app spotify --open
```
## 4. 直接控播（macOS）
```bash
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action play
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action next
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action status
```
## 5. 按需求尽力开始播放（macOS）
```bash
python3 scripts/music_skill.py play "适合写代码的 lofi" --app spotify --control-mode macos-ui
python3 scripts/music_skill.py play "周杰伦 稻香" --app apple-music --control-mode macos-ui
```
## 6. 推荐并播放
```bash
python3 scripts/music_skill.py recommend "适合跑步的歌"
python3 scripts/music_skill.py play "workout hits" --app spotify --control-mode macos-ui
```
## 7. 播放本地文件
```bash
python3 scripts/music_skill.py play --file "~/Music/demo.mp3" --app vlc --open
```
## 8. Spotify 精确点播（推荐）
```bash
export SPOTIFY_ACCESS_TOKEN="<你的 access token>"
python3 scripts/music_skill.py play "凤凰传奇 荷塘月色" --app spotify --control-mode macos-ui --spotify-market JP
```
## 9. Spotify 无 token 退化模式
```bash
python3 scripts/music_skill.py play "凤凰传奇 荷塘月色" --app spotify --control-mode macos-ui
```
FILE:tests/smoke-test.md
# smoke-test
## 目标
验证 Skill 在无第三方依赖环境下至少能完成：
- 脚本启动
- 扫描应用
- 推荐输出
- 搜索输出
- 非 macOS 环境下控制命令能安全失败
- macOS 环境下至少能解析 `control` 子命令
## 执行
```bash
python3 scripts/smoke_check.py
```
## 通过标准
输出 JSON，至少包含：
- `scan_apps`
- `recommendation_count`
- `search_method`
- `has_osascript`
## macOS 手工验证
在已授予“辅助功能 + 自动化”后，手工执行：
```bash
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action status
python3 scripts/music_skill.py control --app spotify --action play
python3 scripts/music_skill.py play "周杰伦 稻香" --app spotify --control-mode macos-ui
```
观察：
- 是否返回 `ok: true`
- `status` 是否能拿到 state / artist / track
- `play <query>` 是否成功唤起搜索并开始播放
## 2.1 手工验证
```bash
python3 scripts/music_skill.py play "凤凰传奇 荷塘月色" --app spotify --control-mode macos-ui
SPOTIFY_ACCESS_TOKEN="<token>" python3 scripts/music_skill.py play "凤凰传奇 荷塘月色" --app spotify --control-mode macos-ui --spotify-market JP
```
FILE:resources/recommendation_profiles.json
{
"profiles": {
"focus": {
"description": "适合专注、学习、写作或深度工作",
"keywords": [
"专注",
"学习",
"写作",
"focus",
"coding",
"工作",
"安静"
],
"suggestions": [
{
"query": "lofi beats",
"reason": "低干扰、节奏稳定"
},
{
"query": "deep focus instrumental",
"reason": "人声少，适合持续专注"
},
{
"query": "piano study music",
"reason": "钢琴纯音乐更柔和"
}
]
},
"workout": {
"description": "适合跑步、健身、力量训练",
"keywords": [
"跑步",
"健身",
"运动",
"workout",
"gym",
"训练"
],
"suggestions": [
{
"query": "workout hits",
"reason": "高节奏，适合运动提速"
},
{
"query": "electronic workout",
"reason": "稳定强拍，利于保持输出"
},
{
"query": "hip hop workout",
"reason": "律动感强，适合力量训练"
}
]
},
"sleep": {
"description": "适合睡前、放松、冥想",
"keywords": [
"睡觉",
"助眠",
"放松",
"relax",
"sleep",
"冥想"
],
"suggestions": [
{
"query": "sleep sounds",
"reason": "更接近白噪音与环境音"
},
{
"query": "calm piano",
"reason": "节奏舒缓"
},
{
"query": "ambient sleep music",
"reason": "氛围感强，动态小"
}
]
},
"commute": {
"description": "适合通勤、出门、轻松提神",
"keywords": [
"通勤",
"出门",
"早晨",
"commute",
"开车",
"地铁"
],
"suggestions": [
{
"query": "morning chill",
"reason": "轻松但不沉闷"
},
{
"query": "city pop",
"reason": "适合通勤氛围"
},
{
"query": "indie pop",
"reason": "旋律友好，接受度高"
}
]
},
"sad": {
"description": "适合需要共情、疗愈或低能量状态",
"keywords": [
"伤感",
"难过",
"emo",
"sad",
"失恋",
"治愈"
],
"suggestions": [
{
"query": "sad acoustic",
"reason": "情绪表达直接"
},
{
"query": "healing songs",
"reason": "更偏疗愈"
},
{
"query": "雨天音乐",
"reason": "中文语境下命中率高"
}
]
},
"party": {
"description": "适合聚会、社交、热闹场景",
"keywords": [
"聚会",
"party",
"热闹",
"蹦迪",
"朋友"
],
"suggestions": [
{
"query": "party hits",
"reason": "通用度高"
},
{
"query": "dance pop",
"reason": "适合多人场景"
},
{
"query": "EDM festival",
"reason": "能量感强"
}
]
}
},
"fallback": [
{
"query": "今日热歌",
"reason": "中文用户检索常见入口"
},
{
"query": "top hits",
"reason": "英文平台通用"
},
{
"query": "轻音乐",
"reason": "无明确需求时接受度高"
}
]
}
FILE:resources/music_apps.json
{
"apps": [
{
"id": "spotify",
"label": "Spotify",
"platforms": {
"windows": {
"display_names": [
"Spotify"
],
"paths": [
"%APPDATA%\\\\Spotify\\\\Spotify.exe",
"%LOCALAPPDATA%\\\\Microsoft\\\\WindowsApps\\\\Spotify.exe",
"%PROGRAMFILES%\\\\Spotify\\\\Spotify.exe",
"%PROGRAMFILES(X86)%\\\\Spotify\\\\Spotify.exe"
],
"commands": [
"spotify",
"Spotify"
],
"open_uri_prefixes": [
"spotify:"
],
"search_uri_template": "spotify:search:{query}",
"supports": [
"open",
"search",
"play_uri"
]
},
"macos": {
"app_names": [
"Spotify.app"
],
"app_paths": [
"/Applications/Spotify.app"
],
"commands": [
"open -a Spotify"
],
"open_uri_prefixes": [
"spotify:"
],
"search_uri_template": "spotify:search:{query}",
"supports": [
"control",
"open",
"play_query_control",
"play_uri",
"search"
]
},
"linux": {
"commands": [
"spotify",
"spotify-launcher"
],
"desktop_files": [
"spotify.desktop"
],
"open_uri_prefixes": [
"spotify:"
],
"search_uri_template": "spotify:search:{query}",
"supports": [
"open",
"search",
"play_uri"
]
}
}
},
{
"id": "apple-music",
"label": "Apple Music / iTunes",
"platforms": {
"windows": {
"display_names": [
"Apple Music",
"iTunes"
],
"paths": [
"%PROGRAMFILES%\\\\Apple Music\\\\Apple Music.exe",
"%PROGRAMFILES%\\\\iTunes\\\\iTunes.exe",
"%PROGRAMFILES(X86)%\\\\iTunes\\\\iTunes.exe"
],
"commands": [
"AppleMusic",
"iTunes"
],
"search_web_template": "https://music.apple.com/us/search?term={query}",
"supports": [
"open",
"search_web"
]
},
"macos": {
"app_names": [
"Music.app",
"iTunes.app"
],
"app_paths": [
"/System/Applications/Music.app",
"/Applications/Music.app",
"/Applications/iTunes.app"
],
"commands": [
"open -a Music",
"open -a iTunes"
],
"search_web_template": "https://music.apple.com/us/search?term={query}",
"supports": [
"control",
"open",
"play_query_control",
"search_web"
]
}
}
},
{
"id": "netease-cloud-music",
"label": "NetEase Cloud Music",
"platforms": {
"windows": {
"display_names": [
"网易云音乐"
],
"paths": [
"%LOCALAPPDATA%\\\\Programs\\\\cloudmusic\\\\cloudmusic.exe",
"%PROGRAMFILES%\\\\NetEase\\\\CloudMusic\\\\cloudmusic.exe"
],
"commands": [
"cloudmusic"
],
"search_web_template": "https://music.163.com/#/search/m/?s={query}&type=1",
"supports": [
"open",
"search_web"
]
},
"macos": {
"app_names": [
"网易云音乐.app",
"NetEaseMusic.app"
],
"app_paths": [
"/Applications/网易云音乐.app",
"/Applications/NetEaseMusic.app"
],
"commands": [
"open -a 网易云音乐",
"open -a NetEaseMusic"
],
"search_web_template": "https://music.163.com/#/search/m/?s={query}&type=1",
"supports": [
"open",
"search_web"
]
}
}
},
{
"id": "qq-music",
"label": "QQ Music",
"platforms": {
"windows": {
"display_names": [
"QQ音乐"
],
"paths": [
"%PROGRAMFILES%\\\\Tencent\\\\QQMusic\\\\QQMusic.exe",
"%PROGRAMFILES(X86)%\\\\Tencent\\\\QQMusic\\\\QQMusic.exe"
],
"commands": [
"QQMusic"
],
"search_web_template": "https://y.qq.com/n/ryqq/search?w={query}",
"supports": [
"open",
"search_web"
]
},
"macos": {
"app_names": [
"QQ音乐.app",
"QQMusic.app"
],
"app_paths": [
"/Applications/QQ音乐.app",
"/Applications/QQMusic.app"
],
"commands": [
"open -a QQ音乐",
"open -a QQMusic"
],
"search_web_template": "https://y.qq.com/n/ryqq/search?w={query}",
"supports": [
"open",
"search_web"
]
}
}
},
{
"id": "vlc",
"label": "VLC",
"platforms": {
"windows": {
"display_names": [
"VLC media player",
"VLC"
],
"paths": [
"%PROGRAMFILES%\\\\VideoLAN\\\\VLC\\\\vlc.exe",
"%PROGRAMFILES(X86)%\\\\VideoLAN\\\\VLC\\\\vlc.exe"
],
"commands": [
"vlc",
"VLC"
],
"supports": [
"open",
"play_file",
"play_url"
]
},
"macos": {
"app_names": [
"VLC.app"
],
"app_paths": [
"/Applications/VLC.app"
],
"commands": [
"open -a VLC"
],
"supports": [
"open",
"play_file",
"play_url"
]
},
"linux": {
"commands": [
"vlc",
"cvlc"
],
"desktop_files": [
"vlc.desktop"
],
"supports": [
"open",
"play_file",
"play_url"
]
}
}
},
{
"id": "mpv",
"label": "mpv",
"platforms": {
"windows": {
"paths": [
"%PROGRAMFILES%\\\\mpv\\\\mpv.exe"
],
"commands": [
"mpv"
],
"supports": [
"open",
"play_file",
"play_url"
]
},
"macos": {
"app_names": [
"mpv.app"
],
"app_paths": [
"/Applications/mpv.app"
],
"commands": [
"open -a mpv",
"mpv"
],
"supports": [
"open",
"play_file",
"play_url"
]
},
"linux": {
"commands": [
"mpv"
],
"desktop_files": [
"mpv.desktop"
],
"supports": [
"open",
"play_file",
"play_url"
]
}
}
},
{
"id": "foobar2000",
"label": "foobar2000",
"platforms": {
"windows": {
"paths": [
"%PROGRAMFILES%\\\\foobar2000\\\\foobar2000.exe",
"%PROGRAMFILES(X86)%\\\\foobar2000\\\\foobar2000.exe"
],
"commands": [
"foobar2000"
],
"supports": [
"open",
"play_file"
]
}
}
},
{
"id": "musicbee",
"label": "MusicBee",
"platforms": {
"windows": {
"paths": [
"%PROGRAMFILES%\\\\MusicBee\\\\MusicBee.exe",
"%PROGRAMFILES(X86)%\\\\MusicBee\\\\MusicBee.exe"
],
"commands": [
"MusicBee"
],
"supports": [
"open",
"play_file"
]
}
}
},
{
"id": "rhythmbox",
"label": "Rhythmbox",
"platforms": {
"linux": {
"commands": [
"rhythmbox"
],
"desktop_files": [
"rhythmbox.desktop"
],
"supports": [
"open",
"play_file",
"play_url"
]
}
}
}
]
}综合性的升学与职称综测评分和指引技能。覆盖专升本、保本、保研、考研、留学、读博、评职称，优先读取用户所在学校/单位最新文件；没有本地文件时，基于国家政策与代表性院校/单位公开规则给出可解释评分、差距分析、材料清单、时间线和补强建议。附带触发词、评分脚本、政策模板与资源文件。
---
name: pathway-score-guide-pro
slug: pathway-score-guide-pro
description: 综合性的升学与职称综测评分和指引技能。覆盖专升本、保本、保研、考研、留学、读博、评职称，优先读取用户所在学校/单位最新文件；没有本地文件时，基于国家政策与代表性院校/单位公开规则给出可解释评分、差距分析、材料清单、时间线和补强建议。附带触发词、评分脚本、政策模板与资源文件。
---
# Pathway Score & Guide Pro
你是一个“升学 / 深造 / 职称”综合评分与指引技能。
## 目标
帮助用户处理以下七类路径：
1. 专升本
2. 保本（适用于校内转专业、分流保本、学籍风险保底与毕业资格保底场景）
3. 保研（推免 / 直博）
4. 考研（统考 / 调剂 / 非全 / 同等学力条件核验）
5. 留学（硕士 / 博士 / 交换 / CSC / 常见英语国家申请）
6. 读博（申请-考核、硕博连读、直博、联合培养）
7. 评职称（高校、事业单位、科研院所、企业专业技术岗的常见通道）
## 核心原则
- 优先级顺序：
1. 用户上传的学校 / 单位最新通知、办法、细则
2. 用户给出的学院 / 部门网页或官方链接
3. 本 skill 附带的国家政策与代表性院校 / 单位资源文件
4. 若仍不足，再明确说明“需以本校 / 本单位最新正式文件为准”
- 只做“可解释评分”和“规则映射”，不要伪造学校名额、分数线、学院细则。
- 对于明显高度学校 / 单位特定的问题，如果没有该校 / 该单位正式文件，必须明确不确定性。
- 输出必须分清：
- **硬门槛**（不满足就不能申报 / 报名）
- **竞争项**（满足后用于排序）
- **材料项**（报名 / 评审所需）
- **时间项**（报名、确认、复试、答辩、评审窗口）
- 在任何路径下都要尽量提供：
- 当前匹配度评分
- 差距分析
- 优先补强动作
- 时间线
- 风险提醒
## 触发词（高优先级）
出现以下词语时，优先进入本技能的评分 / 指引模式：
- 专升本
- 保本
- 保研
- 推免
- 直博
- 考研
- 研究生报名
- 调剂
- 留学申请
- 申请博士
- 读博
- 申请考核制
- 职称评审
- 副高
- 正高
- 综测评分
- 综合测评
- 升学规划
- 深造规划
- 学校要求
- 单位要求
- 学院细则
- 评审条件
- 破格申报
## 弱触发短语
- 我这个条件能不能上
- 帮我算一下几率
- 按学校规则给我打分
- 帮我做个差距分析
- 我还差什么材料
- 这条路怎么规划
- 我适合走哪条通道
## 不误触发规则
以下场景不要直接进入评分：
- 纯政策闲聊
- 与学校 / 单位无关的泛泛励志讨论
- 只问一个词语含义，且没有路径规划意图
此时先简要解释，再询问是否需要：
- 按某条路径做评分
- 按某学校 / 单位细则做规则映射
- 生成材料清单 / 时间线 / 计划表
## 首轮信息采集
当用户要做评分时，按路径采集必要信息。优先少而全，不要一次问太多。
### 通用字段
- 路径类型（专升本 / 保本 / 保研 / 考研 / 留学 / 读博 / 评职称）
- 学校 / 单位 / 学院 / 专业 / 岗位
- 目标年份
- 是否已有官方文件或链接
### 专升本
- 省份
- 专科院校与专业
- 是否应届 / 退役士兵 / 专项考生
- 成绩排名、英语、获奖、证书
### 保本
- 当前学籍状态
- 是否涉及挂科 / 预警 / 转专业 / 分流
- 学分绩点、补考、处分、培养方案要求
### 保研
- 本科院校与学院
- 本专业 / 总排名
- 绩点 / 加权
- 英语成绩
- 科研、竞赛、论文、专利、社会工作
- 是否有推免资格学校 / 学院细则
### 考研
- 目标学校 / 专业
- 初试科目
- 学历类型（应届 / 往届 / 同等学力）
- 目标全日制 / 非全日制
- 是否关心调剂
### 留学
- 国家 / 地区
- 学位层次（本科升硕 / 硕升博 / 联培 / CSC）
- 学术背景、语言成绩、科研 / 实习
- 预算与奖学金需求
### 读博
- 目标院校 / 导师 / 学科
- 硕士背景
- 论文 / 项目 / 成果
- 外语成绩
- 是否申请考核 / 直博 / 硕博连读 / 联培
### 评职称
- 地区、行业、系列、岗位
- 当前职称级别
- 学历、资历年限
- 论文、课题、专利、标准、奖项、业绩
- 是否事业单位 / 企业 / 高校 / 医院 / 科研院所
- 是否有本单位评价办法或代表作制度
## 评分模式
### 模式 A：官方细则映射评分
若用户给出学校 / 单位最新文件：
- 逐条提取硬门槛、加分项、扣分项、排序规则
- 生成结构化规则表
- 用用户数据映射出：
- 满足项
- 不满足项
- 暂缺证据项
- 预计分数 / 档位 / 风险
### 模式 B：国家基线 + 代表性规则估算
若没有学校 / 单位正式文件：
- 使用国家政策 + 代表性院校 / 单位公开规则
- 输出“估算评分”与“不可替代校规 / 单位规则清单”
- 明确说明此评分不是最终官方口径
## 输出格式
默认使用以下结构：
1. 结论摘要
2. 当前匹配度评分（100 分制）
3. 硬门槛检查
4. 竞争项评分明细
5. 材料清单
6. 时间线 / 节点提醒
7. 风险与不确定项
8. 下一步建议（按优先级排序）
## 评分风格
- 评分要保守，避免虚高
- 对“综测 / 综合测评”必须给出分项依据
- 对“几率”只给相对档位：高 / 中高 / 中 / 中低 / 低
- 不要把单一奖项或单篇论文夸大为必胜项
- 对评职称要强调地区、系列、单位自主权差异
## 资源使用说明
在回答前，优先参考：
- `references/pathways-overview.md`
- `references/triggers-and-routing.md`
- `references/scoring-rubrics.md`
- `references/china-national-baselines-2025-2026.md`
- `references/representative-school-and-unit-rules.md`
- `references/abroad-official-channels.md`
- `references/title-evaluation-baselines.md`
- `references/output-templates.md`
在需要结构化评分时，可参考：
- `resources/scorecards/*.json`
- `resources/templates/*.yaml`
- `scripts/score_engine.py`
- `scripts/policy_normalizer.py`
## 可做任务
- 按路径做资格核验
- 做综测 / 综合测评估算
- 做差距分析
- 提炼学校 / 单位细则
- 生成报名 / 申报材料清单
- 生成年度时间线
- 生成冲刺计划
- 对比多条路径优先级
## 不该做的事
- 不伪造学校 / 单位最新内部细则
- 不承诺录取 / 晋升结果
- 不杜撰名额、分数线、评审通过率
- 不替代学校 / 单位正式审核
## 推荐开场示例
- “把你学校的推免细则发我，我按条款给你做评分和差距分析。”
- “如果没有本校文件，我可以先按国家基线和代表性院校规则给你做估算版。”
- “你告诉我是专升本、保研、考研、留学、读博还是评职称，我会按对应路径采集最少必要信息。”
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始发布
- 覆盖专升本、保本、保研、考研、留学、读博、评职称 7 大路径
- 新增触发词与分流规则
- 新增国家基线资源文件（2025-2026）
- 新增代表性院校 / 单位规则样本
- 新增评分卡、模板、脚本、自检工具
- 新增官方链接索引与扩展采集模板
FILE:README.md
# pathway-score-guide-pro
一个面向 **专升本、保本、保研、考研、留学、读博、评职称** 的综合评分与指引 skill。
## 设计目标
这个 skill 不是“泛泛建议工具”，而是一个 **规则映射 + 综测评分 + 差距分析 + 材料清单 + 时间线** 的综合助手。
它适合这些场景：
- 我能不能专升本 / 保研 / 考研 / 读博？
- 按我学校 / 单位规则，我现在能打多少分？
- 我缺哪些硬门槛、竞争项、材料项？
- 我应该冲哪条路，保哪条路？
- 评职称到底看什么，论文 / 课题 / 资历哪个最关键？
## 能力边界
### 能做
- 读取用户上传的 **学校 / 单位正式文件** 并结构化成评分表
- 在没有本地文件时，基于 **国家政策 + 代表性院校 / 单位公开规则** 做保守估算
- 生成：
- 资格核验
- 综测评分
- 差距分析
- 材料清单
- 时间线
- 补强建议
### 不能保证
- 不能保证收录“所有学校 / 所有单位”的实时最新内部规则
- 不能替代学校、学院、单位、人事部门、研究生院的正式审核
- 不能承诺录取 / 通过 / 晋升结果
## 目录结构
```text
pathway-score-guide-pro/
├── SKILL.md
├── README.md
├── CHANGELOG.md
├── references/
├── resources/
├── scripts/
└── examples/
```
## 运行自检
```bash
python3 scripts/self_check.py .
```
## 示例评分
```bash
python3 scripts/score_engine.py \
--scorecard resources/scorecards/baoyan.json \
--profile examples/baoyan_profile_example.json
```
## 扩展方式
把你的学校 / 单位最新文件或规则结构化后放入：
- `resources/templates/`
- `resources/institution_registry_template.csv`
再用：
- `scripts/policy_normalizer.py`
- `scripts/score_engine.py`
做统一整理和估算评分。
FILE:scripts/self_check.py
#!/usr/bin/env python3
from __future__ import annotations
import json, pathlib, sys
REQUIRED = [
'SKILL.md', 'README.md', 'CHANGELOG.md',
'references/pathways-overview.md',
'references/triggers-and-routing.md',
'references/scoring-rubrics.md',
'resources/official-links.csv',
'scripts/score_engine.py',
]
def check_json(path: pathlib.Path):
with path.open('r', encoding='utf-8') as f:
json.load(f)
def main() -> int:
root = pathlib.Path(sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else '.')
missing = [p for p in REQUIRED if not (root / p).exists()]
if missing:
print('MISSING FILES:')
for p in missing:
print('-', p)
return 1
for path in (root / 'resources' / 'scorecards').glob('*.json'):
check_json(path)
print('SELF CHECK OK')
return 0
if __name__ == '__main__':
raise SystemExit(main())
FILE:scripts/score_engine.py
#!/usr/bin/env python3
"""Simple score engine for pathway-score-guide-pro.
Usage:
python3 score_engine.py --scorecard ../resources/scorecards/baoyan.json --profile profile.json
profile.json format:
{
"scores": {
"排名GPA": 30,
"英语": 12
},
"notes": "optional"
}
"""
from __future__ import annotations
import argparse, json, pathlib, sys
def load_json(path: pathlib.Path):
with path.open('r', encoding='utf-8') as f:
return json.load(f)
def grade(total: float) -> str:
if total >= 85:
return '高'
if total >= 75:
return '中高'
if total >= 65:
return '中'
if total >= 55:
return '中低'
return '低'
def main() -> int:
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('--scorecard', required=True)
ap.add_argument('--profile', required=True)
args = ap.parse_args()
scorecard = load_json(pathlib.Path(args.scorecard))
profile = load_json(pathlib.Path(args.profile))
weights = scorecard['weights']
user_scores = profile.get('scores', {})
rows = []
total = 0.0
for item, max_points in weights.items():
user_points = float(user_scores.get(item, 0))
if user_points > max_points:
user_points = float(max_points)
if user_points < 0:
user_points = 0.0
total += user_points
rows.append((item, max_points, user_points))
result = {
'pathway': scorecard.get('pathway'),
'total_score': round(total, 2),
'grade': grade(total),
'breakdown': [
{'item': item, 'max_points': max_points, 'user_points': user_points}
for item, max_points, user_points in rows
],
'notes': profile.get('notes', '')
}
json.dump(result, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2)
sys.stdout.write('\n')
return 0
if __name__ == '__main__':
raise SystemExit(main())
FILE:scripts/build_daily_checklist.py
#!/usr/bin/env python3
"""Generate a lightweight monthly checklist from pathway and target year."""
from __future__ import annotations
import argparse, json, sys
DEFAULTS = {
'保研': ['1-3月：保绩点、补英语、整理成果', '4-6月：关注学院细则、准备夏令营材料', '7-9月：夏令营/预推免/正式推免', '9-10月：推免系统确认'],
'考研': ['3-6月：定校定专业与基础复习', '7-9月：强化训练', '10月：报名确认', '12月：初试', '次年2-4月：复试/调剂'],
'留学': ['提前12-18个月：语言与背景提升', '提前9-12个月：选校与文书', '提前6-9个月：递交申请', '拿到录取后：签证与行前'],
'读博': ['提前6-12个月：联系导师与准备研究计划', '按学校公告：提交申请材料', '综合考核：笔试/面试/答辩', '拟录取后：体检、公示、调档'],
'评职称': ['年初：核验资格年限与考核', '年中：整理业绩、论文、项目、佐证', '申报期：提交材料并公示', '评审期：答辩/同行评议/结果备案'],
'专升本': ['省级公告前：核验资格与专业对应', '报名期：报名缴费', '考前：公共课与专业课冲刺', '录取期：志愿与录取确认'],
'保本': ['当前学期：核学分与挂科', '下学期：补修/补考/培养方案核对', '学籍节点：确认预警与毕业资格', '毕业前：查缺补漏']
}
def main():
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('--pathway', required=True)
ap.add_argument('--year', required=False)
args = ap.parse_args()
items = DEFAULTS.get(args.pathway, [])
json.dump({'pathway': args.pathway, 'year': args.year, 'checklist': items}, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2)
print()
if __name__ == '__main__':
main()
FILE:scripts/policy_normalizer.py
#!/usr/bin/env python3
"""Normalize simple rule text into the policy schema.
This is intentionally conservative: it produces a starter YAML-like JSON object
for manual editing rather than pretending to perfectly parse school/unit rules.
"""
from __future__ import annotations
import argparse, json, pathlib, re, sys
KEYWORDS = {
'hard_requirements': ['须', '必须', '应当', '条件', '资格', '不得'],
'materials': ['材料', '提交', '附件', '证明', '推荐信', '公示'],
'timeline': ['时间', '截止', '报名', '确认', '复试', '评审', '公示'],
}
def split_lines(text: str):
return [line.strip() for line in text.splitlines() if line.strip()]
def main() -> int:
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('input')
args = ap.parse_args()
text = pathlib.Path(args.input).read_text(encoding='utf-8')
lines = split_lines(text)
out = {
'meta': {'document_title': pathlib.Path(args.input).name},
'hard_requirements': [],
'competitive_items': [],
'materials': {'required': [], 'optional': []},
'timeline': [],
'risks': [],
'notes': [],
}
for line in lines:
if any(k in line for k in KEYWORDS['hard_requirements']):
out['hard_requirements'].append({'item': line, 'satisfied': 'unknown', 'evidence': ''})
elif any(k in line for k in KEYWORDS['materials']):
out['materials']['required'].append(line)
elif any(k in line for k in KEYWORDS['timeline']):
out['timeline'].append({'stage': line[:20], 'deadline': '', 'note': line})
else:
out['notes'].append(line)
json.dump(out, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2)
sys.stdout.write('\n')
return 0
if __name__ == '__main__':
raise SystemExit(main())
FILE:examples/zhicheng_profile_example.json
{
"scores": {
"资格资历": 22,
"年度考核职业道德": 8,
"业绩成果": 18,
"论文著作代表作": 10,
"项目奖项专利标准": 7,
"单位贡献社会服务": 6
},
"notes": "示例：按默认职称评分卡估算。"
}
FILE:examples/baoyan_profile_example.json
{
"scores": {
"排名GPA": 31,
"英语": 12,
"科研创新": 14,
"竞赛荣誉": 6,
"综合素质": 7,
"风险扣分": 4
},
"notes": "示例：按默认保研评分卡估算。"
}
FILE:resources/institution_registry_template.csv
institution_type,institution_name,province_or_region,pathway,document_title,document_year,official_url,status,last_checked,notes
school,,,保研,,,,,
school,,,考研,,,,,
school,,,读博,,,,,
school,,,专升本,,,,,
unit,,,评职称,,,,,
FILE:resources/official-links.csv
category,title,source,url,notes
openclaw,Skills docs,OpenClaw,https://docs.openclaw.ai/skills,Skill folder with SKILL.md and YAML frontmatter
openclaw,Cron jobs,OpenClaw,https://docs.openclaw.ai/cron-jobs,Gateway scheduler and persistence
kaoyan,2026全国硕士研究生招生考试报名公告,研招网,https://yz.chsi.com.cn/kyzx/other/202509/20250930/2293435905.html,报名与预报名时间
kaoyan,2025硕士研究生复试录取工作,教育部,https://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/202502/t20250224_1180237.html,国家线与调剂系统
pushian,进一步完善推免工作办法,教育部,https://www.moe.gov.cn/srcsite/A15/moe_778/s3261/201408/t20140804_172730.html,推免公开与系统化要求
pushian,清华大学2026推免报名通知,清华大学/研招网,https://yz.chsi.com.cn/kyzx/yxzc/202509/20250919/2293429300.html,推免系统正式报名时间点
pushian,武汉大学2026接收推免公告,武汉大学/研招网,https://yz.chsi.com.cn/kyzx/yxzc/202509/20250925/2293430781.html,推免接收规模与直博范围
zhuanshengben,安徽2025普通高校专升本,安徽省相关公开页,https://tyjrj.ahsz.gov.cn/public/55927291/195353601.html,省级专升本样本
kaoyan,四川大学2026硕士招生章程,四川大学/研招网,https://yz.chsi.com.cn/kyzx/zsjz/202510/20251010/2293437846.html,硕士招生与推免规模样本
kaoyan,浙江大学2026硕士招生简章,浙江大学/研招网,https://yz.chsi.com.cn/kyzx/zsjz/202510/20251011/2293437953.html,报考条件样本
kaoyan,东南大学2026硕士招生章程,东南大学/研招网,https://yz.chsi.com.cn/kyzx/zsjz/202510/20251011/2293437448.html,同等学力与非全样本
dubo,上海交大与宁波东方理工2026博士招生简章,高校/研招网,https://yz.chsi.com.cn/kyzx/yxzc/202511/20251113/2293443647.html,申请考核制样本
dubo,宁波大学2026博士招生日程安排,宁波大学/研招网,https://yz.chsi.com.cn/sch/viewBulletin--schId-368207%2CinfoId-3501844043%2CcategoryId-479984%2Cmindex-10.dhtml,博士多批次时间线样本
liuxue,2025青年骨干教师出国研修项目指南,CSC,https://origin-bg.csc.edu.cn/article/3698,公派项目样本
liuxue,2026国际组织后备人才培养项目实施指南,CSC,https://origin-bg.csc.edu.cn/article/4082,2026项目样本
liuxue,美国研究生申请与标化考试,EducationUSA,https://educationusa.state.gov/your-5-steps-us-study/research-your-options/graduate/prepare-us-standardized-tests,美国官方留学申请信息
liuxue,美国研究生申请流程,EducationUSA,https://educationusa.state.gov/complete-your-us-application-graduate,院校要求差异与材料说明
liuxue,美国学生签证,EducationUSA,https://educationusa.state.gov/your-5-steps-us-study/apply-your-student-visa/graduate,签证前置条件
zhicheng,职称评审管理暂行规定,中国政府网,https://www.gov.cn/gongbao/content/2019/content_5437137.htm,国家职称评审框架
zhicheng,事业单位工作人员考核规定解读,中国政府网,https://www.gov.cn/fuwu/2023-02/02/content_5739617.htm,年度考核与职称衔接
FILE:resources/scorecards/zhicheng.json
{
"pathway": "评职称",
"total": 100,
"weights": {
"资格资历": 25,
"年度考核职业道德": 10,
"业绩成果": 25,
"论文著作代表作": 15,
"项目奖项专利标准": 15,
"单位贡献社会服务": 10
}
}
FILE:resources/scorecards/zhuanshengben.json
{
"pathway": "专升本",
"total": 100,
"weights": {
"资格合规": 30,
"成绩排名": 25,
"英语基础课": 15,
"竞赛证书荣誉": 10,
"专业匹配度": 10,
"风险扣分": 10
}
}
FILE:resources/scorecards/baoyan.json
{
"pathway": "保研",
"total": 100,
"weights": {
"排名GPA": 35,
"英语": 15,
"科研创新": 20,
"竞赛荣誉": 10,
"综合素质": 10,
"风险扣分": 10
}
}
FILE:resources/scorecards/liuxue.json
{
"pathway": "留学",
"total": 100,
"weights": {
"学术背景": 25,
"语言成绩": 20,
"成果实习研究经历": 20,
"文书推荐信潜力": 15,
"预算奖学金匹配": 10,
"时间线签证准备": 10
}
}
FILE:resources/scorecards/baoben.json
{
"pathway": "保本",
"total": 100,
"weights": {
"培养方案完成度": 35,
"学分挂科控制": 25,
"GPA排名": 15,
"纪律学籍状态": 15,
"时间可修复性": 10
}
}
FILE:resources/scorecards/kaoyan.json
{
"pathway": "考研",
"total": 100,
"weights": {
"报考资格": 30,
"初试基础": 25,
"目标匹配": 15,
"复试调剂潜力": 15,
"时间线执行力": 15
}
}
FILE:resources/scorecards/dubo.json
{
"pathway": "读博",
"total": 100,
"weights": {
"学术背景": 25,
"论文项目成果": 25,
"导师方向匹配": 20,
"外语": 10,
"研究计划书": 10,
"综合考核潜力": 10
}
}
FILE:resources/templates/policy_schema.yaml
meta:
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institution_type: school_or_unit
pathway: ""
document_title: ""
year: 2026
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hard_requirements:
- item: ""
satisfied: unknown
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competitive_items:
- item: ""
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materials:
required: []
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timeline:
- stage: ""
deadline: ""
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risks: []
notes: []
FILE:references/pathways-overview.md
# 七大路径总览
## 1. 专升本
适用对象：普通高职（专科）毕业生、部分省份退役士兵等专项对象。
核心判断项：
- 是否符合省级报考资格
- 是否满足专业对应关系
- 英语 / 公共课 / 专业课要求
- 是否存在专项计划（退役、脱贫地区等）
## 2. 保本
这里的“保本”按广义处理，包括：
- 学业预警后的毕业资格保底
- 转专业 / 分流中的本科席位保底
- 降转、补修、培养方案补齐
核心判断项：
- 学分是否够
- 挂科 / 处分是否影响
- 培养方案能否按时完成
- 转专业 / 分流政策中的门槛项
## 3. 保研
包括推免、直博。
核心判断项：
- 学校是否有推免资格
- 学院是否有遴选细则
- 排名 / GPA / 加权分
- 英语成绩
- 科研创新、竞赛、社会工作
- 是否存在公示、异议、资格复核
## 4. 考研
包括统考、调剂、非全、同等学力资格核验。
核心判断项：
- 学历条件
- 报考点条件
- 专业限制
- 初试科目与复试要求
- 调剂系统与时间线
## 5. 留学
包括：
- 申请海外授课型 / 研究型硕士
- 申请博士 / RA / 直博
- CSC / 公派 / 联培
核心判断项：
- 国家 / 地区
- 语言考试
- 本科 / 硕士背景
- GPA / 成果 / 文书 / 推荐信
- 签证与资金证明
## 6. 读博
包括：
- 申请-考核制
- 硕博连读
- 直博
- 联合培养
核心判断项：
- 硕士背景
- 科研产出
- 导师匹配
- 外语证明
- 研究计划书
- 综合考核与拟录取公示
## 7. 评职称
包括高校、医院、科研院所、企业专业技术岗常见通道。
核心判断项：
- 系列与级别
- 学历、资历年限
- 品德与年度考核
- 论文 / 著作 / 项目 / 奖项 / 专利 / 标准 / 成果转化 / 社会服务
- 代表作制度或破格条件
- 单位自主评审权
FILE:references/abroad-official-channels.md
# 留学官方渠道与核验要点
## 中国国家留学基金委（CSC）
适合：
- 公派攻读博士
- 联合培养博士 / 硕士
- 访问学者 / 博士后
- 国际组织实习 / 访问专家
核验重点：
- 具体项目名称
- 申请人身份
- 留学期限与资助期限
- 受理单位
- 网上报名时间
- 申请材料清单
## 美国
官方建议使用 EducationUSA 体系核验：
- 具体院校要求由院校决定
- 语言成绩和标准化考试要求因校而异
- 录取后需由 SEVP 认证学校签发 I-20 / DS-2019，再进入签证流程
## 英国
优先使用：
- 院校官网国际生页面
- British Council Study UK 指南
核验重点：
- 学术背景对口
- 英语成绩类型与最低分
- 课程类型（taught / research）
- 资金与签证材料
## 澳大利亚
优先使用：
- Study Australia
- 院校官网国际生页面
核验重点：
- 入学学历要求
- 英语要求
- COE / 签证 / OSHC
## 技能建议
如果用户未给目标学校链接：
- 先按国家 / 地区层面给出清单
- 明确提示“最终以目标院校官网国际生页面为准”
FILE:references/china-national-baselines-2025-2026.md
# 2025-2026 国家基线摘要
> 本文件用于技能内参考，不替代学校 / 单位正式文件。
## 考研
- 2026 全国硕士研究生招生考试网上报名时间为 2025-10-16 至 2025-10-27，预报名为 2025-10-10 至 2025-10-13；报名与确认通过研招网及各省级机构公告执行。
- 2025 年硕士研究生复试录取工作中，教育部于 2025-02-24 发布国家线及调剂系统节点安排。
## 推免 / 保研
- 推免工作仍通过全国推免服务系统完成正式报名、复试通知与待录取确认。
- 国家层面强调推免遴选要突出能力考查、强化信息公开、不得违规提前签约。
## 专升本
- 普通专升本继续以省级考试招生机构与省级教育主管部门规定为准，报名资格、专业对应、专项计划高度依赖省级文件。
## 读博
- 趋势上，重点高校和研究型高校继续广泛采用“申请-考核制”、直博、硕博连读等多路径并行模式。
## 留学 / CSC
- 国家留学基金委继续按年度发布各类项目实施指南，项目类别、资助期限、申请时间、受理方式因项目而异。
## 职称
- 仍以《职称评审管理暂行规定》为基础，各省、市、行业、单位在国家框架下细化评价标准、代表作制度、破格条件和自主评审程序。
FILE:references/triggers-and-routing.md
# 触发词与分流规则
## 高优先级触发词
- 专升本
- 保本
- 保研
- 推免
- 直博
- 考研
- 调剂
- 留学申请
- 读博
- 申请考核
- 职称评审
- 副高
- 正高
- 综测评分
- 综合测评
- 按学校规则打分
- 按单位规则打分
## 弱触发短语
- 我这个条件能上吗
- 我还差什么
- 帮我做路线规划
- 给我一个时间线
- 这条路值不值得走
- 哪条路径更稳
## 路由优先级
1. 用户已上传学校 / 单位文件 → 直接做官方细则映射
2. 用户给出官方链接 → 提炼规则
3. 只有学校 / 单位名称 → 先说明需以正式文件为准，再做估算版
4. 只有泛路径 → 走国家基线 + 代表性样本版
## 结果表达规则
- 硬门槛不满足 → 先提示不可报 / 不可申报风险
- 只缺材料 → 给补齐清单
- 条件可报但竞争弱 → 做冲保稳建议
FILE:references/title-evaluation-baselines.md
# 职称评审基线
## 国家框架
职称评审通常围绕：
- 品德
- 能力
- 业绩
- 贡献
并通过：
- 申报资格审查
- 单位推荐 / 公示
- 评委会评审
- 结果备案 / 公示
完成。
## 常见硬门槛
- 学历资历年限
- 年度考核合格及以上
- 继续教育要求
- 任现职年限
- 无严重师德师风 / 学术不端 / 处分问题
## 常见竞争项
- 论文 / 代表作
- 课题项目
- 奖项
- 专利 / 标准 / 软著
- 教学 / 医疗 / 工程 / 科研业绩
- 社会服务与人才培养
## 技能处理规则
- 对高校教师：突出教学、科研、人才培养、社会服务
- 对医院：突出临床、科研、教学、病例质量、带教
- 对科研院所：突出项目、论文、成果转化、平台建设
- 对企业：突出工程业绩、专利标准、项目收益、技术转化
## 风险提醒
- 省级 / 行业 / 单位差异很大
- 不少单位采用代表作、同行评议、答辩、破格
- 必须提醒用户以本单位当年文件为准
FILE:references/representative-school-and-unit-rules.md
# 代表性院校 / 单位规则样本
> 用于估算和建模，不等于“全国所有学校 / 单位”的统一规则。
## 推免 / 硕士招生代表性样本
- 清华大学 2026 推免正式报名与资格复审通知：体现推免系统报名时点、资格复审要求。
- 武汉大学 2026 接收推免公告：体现推免接收规模、直博可接收范围。
- 四川大学 / 浙江大学 / 东南大学 2026 硕士招生章程：体现拟招生人数、推免接收规模、全日制 / 非全日制、同等学力等常见框架。
## 博士招生代表性样本
- 上海交通大学与宁波东方理工大学 2026 联培博士招生简章：体现申请-考核制、硕士起点、导师与名额匹配。
- 宁波大学 2026 博士招生日程：体现多批次时间线。
## 专升本样本
- 安徽省 2025 普通高校专升本考试招生工作启动：体现报名资格、报名时段、退役士兵通道等信息。
## 职称样本
- 国家层面以《职称评审管理暂行规定》为总框架。
- 事业单位考核制度文件可用于判断年度考核、德能勤绩廉与职称评价衔接逻辑。
## 留学样本
- CSC 2025-2026 项目指南：适合公派 / 联培 / 海外博士与访问学者路径。
- EducationUSA / British Council / Study Australia 等官方渠道：适合海外硕博申请流程核验。
FILE:references/output-templates.md
# 标准输出模板
## 模板 A：综测评分
### 结论摘要
- 路径：
- 目标学校 / 单位：
- 目标年份：
- 匹配度评分：
- 档位：
### 一、硬门槛检查
- 满足：
- 不满足：
- 待核验：
### 二、竞争项评分明细
- 学业：
- 英语：
- 科研 / 竞赛 / 业绩：
- 综合素质：
- 风险扣分：
### 三、材料清单
- 必需：
- 建议补强：
### 四、时间线
- 本月：
- 下阶段：
- 关键节点：
### 五、下一步建议
1.
2.
3.
## 模板 B：政策映射
- 官方文件名称：
- 生效年度：
- 规则摘要：
- 硬门槛：
- 加分项：
- 扣分项：
- 排序规则：
- 你对应的状态：
## 模板 C：多路径比较
| 路径 | 当前匹配 | 风险 | 成本 | 时间线压力 | 建议 |
|---|---:|---|---|---|---|
| 保研 | | | | | |
| 考研 | | | | | |
| 留学 | | | | | |
FILE:references/scoring-rubrics.md
# 评分逻辑（100分制默认框架）
## 总体原则
- 先过硬门槛，再看竞争项。
- 未知项不得默认满分。
- 官方细则优先于默认评分卡。
## 专升本默认评分卡
- 资格合规：30
- 成绩与排名：25
- 英语与基础课：15
- 竞赛 / 证书 / 荣誉：10
- 专业匹配度：10
- 风险项扣分：10
## 保本默认评分卡
- 培养方案完成度：35
- 学分与挂科控制：25
- GPA / 排名：15
- 纪律与学籍状态：15
- 时间可修复性：10
## 保研默认评分卡
- 排名 / GPA：35
- 英语：15
- 科研创新：20
- 竞赛与荣誉：10
- 综合素质 / 学工：10
- 风险项：10
## 考研默认评分卡
- 报考资格：30
- 初试基础：25
- 目标院校匹配：15
- 复试 / 调剂潜力：15
- 时间线执行力：15
## 留学默认评分卡
- 学术背景：25
- 语言成绩：20
- 成果 / 实习 / 研究经历：20
- 文书与推荐信潜力：15
- 预算 / 资金 / 奖学金匹配：10
- 时间线与签证准备：10
## 读博默认评分卡
- 学术背景与硕士阶段表现：25
- 论文 / 项目 / 成果：25
- 导师与方向匹配：20
- 外语：10
- 研究计划书：10
- 面试 / 综合考核潜力：10
## 评职称默认评分卡
- 资格与资历：25
- 年度考核与职业道德：10
- 业绩成果：25
- 论文 / 著作 / 代表作：15
- 项目 / 奖项 / 专利 / 标准：15
- 单位贡献与社会服务：10
## 几率档位建议
- 85+：高
- 75-84：中高
- 65-74：中
- 55-64：中低
- 55 以下：低
在 macOS 本机从本地壁纸文件夹中立即换壁纸，或安装 launchd 定时轮换任务的可执行技能。
---
name: wallpaper-auto-switch-pro-executable
description: 在 macOS 本机从本地壁纸文件夹中立即换壁纸，或安装 launchd 定时轮换任务的可执行技能。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🖼️","requires":{"bins":["bash","osascript","find","gshuf"]}},"tags":["wallpaper","desktop","macos","automation","launchd"],"category":"desktop-automation"}
---
# Wallpaper Auto Switch Pro Executable
这是一个 **可执行版** 的 macOS 壁纸轮换技能。
它与“说明型 skill”不同：
- 自带本地脚本
- 能立即切换壁纸
- 能安装 launchd 定时任务
- 能卸载定时任务
- 不假装联网搜索或自动下载图片
## 适用范围
仅适用于 **macOS**，并且要求用户已经准备好了一个本地壁纸文件夹。
支持这些任务：
- 立刻从某个文件夹随机换一张壁纸
- 检查某个文件夹里有多少可用图片
- 安装每 N 分钟自动轮换一次的 launchd 任务
- 卸载已经安装的自动轮换任务
- 查看当前 launchd 任务配置路径
## 不做的事情
- 不自动联网下载壁纸
- 不伪造“已换成功”
- 不支持 Windows 或 Linux
- 不支持 WeChat / QQ / 手机壁纸
- 不依赖虚构的 OpenClaw 壁纸 UI 页面
## 依赖
本 skill 依赖以下 macOS 本机能力：
- `bash`
- `osascript`
- `find`
- `shuf`
## 默认图片后缀
会识别以下图片格式：
- jpg
- jpeg
- png
- heic
- webp
## 使用方式
### 1. 立即随机换壁纸
当用户说：
- 立刻从某个文件夹换一张壁纸
- 帮我随机切换桌面背景
- 用本地壁纸目录马上换一张
你应运行：
```bash
bash {baseDir}/scripts/rotate_once.sh "/Users/用户名/Pictures/WallpaperAuto"
```
如果用户没有给目录，优先建议这些常用目录：
- `~/Pictures/WallpaperAuto`
- `~/Pictures/Wallpapers`
- `~/Desktop/wallpapers`
### 2. 检查文件夹中可用壁纸数量
当用户说：
- 检查这个文件夹能不能用
- 看看这个目录里有多少张壁纸
- 帮我列出可用图片
你应运行：
```bash
bash {baseDir}/scripts/list_images.sh "/Users/用户名/Pictures/WallpaperAuto"
```
### 3. 安装自动轮换任务
当用户说：
- 帮我安装自动换壁纸
- 每 60 分钟自动切换一次
- 用 launchd 定时轮换壁纸
你应运行：
```bash
bash {baseDir}/scripts/install_launchagent.sh "/Users/用户名/Pictures/WallpaperAuto" 60
```
第二个参数是分钟数。
### 4. 卸载自动轮换任务
当用户说：
- 关闭自动换壁纸
- 卸载壁纸轮换任务
- 停止定时换壁纸
你应运行：
```bash
bash {baseDir}/scripts/uninstall_launchagent.sh
```
## 输出要求
### 如果是“立即换壁纸”
输出：
1. 使用的文件夹
2. 是否成功
3. 实际设置的文件路径
4. 如果失败，明确失败原因
### 如果是“安装自动轮换”
输出：
1. 壁纸目录
2. 轮换间隔（分钟）
3. launchd plist 路径
4. 是否安装成功
5. 如何卸载
### 如果是“检查文件夹”
输出：
1. 目录是否存在
2. 可识别图片数量
3. 前几个文件名示例
4. 是否建议继续安装自动轮换
## 真实性要求
- 只有脚本命令真实成功后，才能说“已安装”或“已切换”
- 如果目录不存在、图片数量为 0、launchd 加载失败、osascript 执行失败，必须明确报错
- 不要假装已创建 schedule
- 不要假装已成功切换桌面
## 安全与兼容性要求
- 只操作用户明确提供的目录
- 不删除用户图片
- 不移动用户文件
- launchd 仅写入当前用户的 `~/Library/LaunchAgents`
- 默认 label：`com.openclaw.wallpaperrotator`
## 推荐回答策略
### A. 用户只说“帮我自动换壁纸”
先问或建议：
- 你的壁纸文件夹在哪里？
- 如果没有，建议使用 `~/Pictures/WallpaperAuto`
- 你想每隔多少分钟/小时切换？
### B. 用户已经有目录
优先先检查目录：
```bash
bash {baseDir}/scripts/list_images.sh "目录"
```
如果目录可用，再继续：
- 立刻切换一次
- 或安装定时任务
### C. 用户要求“马上执行”
优先执行 `rotate_once.sh`。
## 常用目录建议
- `~/Pictures/WallpaperAuto`
- `~/Pictures/Wallpapers`
## 示例
用户：帮我把 `~/Pictures/WallpaperAuto` 设成随机壁纸并马上切换。
你应运行：
```bash
bash {baseDir}/scripts/rotate_once.sh "$HOME/Pictures/WallpaperAuto"
```
用户：帮我每 120 分钟自动换一次壁纸，目录是 `~/Pictures/WallpaperAuto`。
你应运行：
```bash
bash {baseDir}/scripts/install_launchagent.sh "$HOME/Pictures/WallpaperAuto" 120
```
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 3.0.0
- 将说明型 skill 改造成可执行版
- 新增 macOS 本地脚本
- 支持检查壁纸目录
- 支持立即随机切换壁纸
- 支持安装 launchd 自动轮换任务
- 支持卸载 launchd 自动轮换任务
FILE:README.md
# wallpaper-auto-switch-pro-executable
一个面向 **macOS 本机** 的可执行壁纸轮换 skill。
## 功能
- 立即从本地文件夹随机切换壁纸
- 检查本地文件夹中的可用图片数量
- 安装 launchd 定时任务，实现自动轮换
- 卸载 launchd 定时任务
## 适用场景
- MacBook / iMac / Mac mini
- 已有本地壁纸文件夹
- 希望不依赖第三方 App
- 希望用系统自带 `launchd + osascript` 来定时换壁纸
## 目录结构
```text
wallpaper-auto-switch-pro-executable/
├── SKILL.md
├── README.md
├── CHANGELOG.md
└── scripts/
├── common.sh
├── list_images.sh
├── rotate_once.sh
├── install_launchagent.sh
└── uninstall_launchagent.sh
```
## 依赖
- bash
- osascript
- find
- shuf
## 快速开始
### 1. 测试你的壁纸目录
```bash
bash scripts/list_images.sh "$HOME/Pictures/WallpaperAuto"
```
### 2. 立刻切换一次
```bash
bash scripts/rotate_once.sh "$HOME/Pictures/WallpaperAuto"
```
### 3. 安装自动轮换（例如每 60 分钟）
```bash
bash scripts/install_launchagent.sh "$HOME/Pictures/WallpaperAuto" 60
```
### 4. 卸载自动轮换
```bash
bash scripts/uninstall_launchagent.sh
```
## 说明
- 壁纸会应用到当前用户桌面
- launchd plist 写入：`~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.wallpaperrotator.plist`
- 如果系统没有授予相关自动化权限，第一次执行 `osascript` 时可能会提示授权
## 不支持
- Windows
- Linux
- 自动联网下载壁纸
- 手机壁纸
- 虚构的 OpenClaw 壁纸控制面板
FILE:scripts/common.sh
#!/bin/bash
set -euo pipefail
SUPPORTED_EXTENSIONS=(jpg jpeg png heic webp)
LAUNCHD_LABEL="com.openclaw.wallpaperrotator"
LAUNCHD_PLIST="$HOME/Library/LaunchAgents/LAUNCHD_LABEL.plist"
expand_path() {
local input="$1"
if [[ "$input" == ~* ]]; then
eval "printf '%s' $input"
else
printf '%s' "$input"
fi
}
ensure_dir_exists() {
local dir="$1"
if [[ ! -d "$dir" ]]; then
echo "ERROR: 目录不存在: $dir" >&2
exit 1
fi
}
collect_images() {
local dir="$1"
ensure_dir_exists "$dir"
find "$dir" -type f \( \
-iname "*.jpg" -o \
-iname "*.jpeg" -o \
-iname "*.png" -o \
-iname "*.heic" -o \
-iname "*.webp" \
\) | sort
}
pick_random_image() {
local dir="$1"
local list
list="$(collect_images "$dir")"
if [[ -z "$list" ]]; then
echo "ERROR: 目录中没有可用图片: $dir" >&2
exit 1
fi
printf '%s
' "$list" | shuf -n 1
}
set_wallpaper_file() {
local file="$1"
if [[ ! -f "$file" ]]; then
echo "ERROR: 文件不存在: $file" >&2
exit 1
fi
/usr/bin/osascript <<OSA
set targetFile to POSIX file "$file"
tell application "System Events"
set picture of every desktop to targetFile
end tell
OSA
}
FILE:scripts/rotate_once.sh
#!/bin/bash
set -euo pipefail
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
source "$SCRIPT_DIR/common.sh"
DIR_INPUT="-$HOME/Pictures/WallpaperAuto"
DIR_PATH="$(expand_path "$DIR_INPUT")"
FILE="$(pick_random_image "$DIR_PATH")"
set_wallpaper_file "$FILE"
echo "状态: 成功"
echo "目录: $DIR_PATH"
echo "已设置壁纸: $FILE"
FILE:scripts/uninstall_launchagent.sh
#!/bin/bash
set -euo pipefail
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
source "$SCRIPT_DIR/common.sh"
launchctl bootout "gui/$(id -u)" "$LAUNCHD_PLIST" >/dev/null 2>&1 || true
rm -f "$LAUNCHD_PLIST"
echo "状态: 成功"
echo "已卸载: $LAUNCHD_PLIST"
FILE:scripts/install_launchagent.sh
#!/bin/bash
set -euo pipefail
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
source "$SCRIPT_DIR/common.sh"
DIR_INPUT="-$HOME/Pictures/WallpaperAuto"
INTERVAL_MINUTES="-60"
DIR_PATH="$(expand_path "$DIR_INPUT")"
ensure_dir_exists "$DIR_PATH"
if ! [[ "$INTERVAL_MINUTES" =~ ^[0-9]+$ ]] || [[ "$INTERVAL_MINUTES" -lt 1 ]]; then
echo "ERROR: 轮换间隔必须是正整数分钟" >&2
exit 1
fi
mkdir -p "$HOME/Library/LaunchAgents"
cat > "$LAUNCHD_PLIST" <<PLIST
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
<key>Label</key>
<string>LAUNCHD_LABEL</string>
<key>ProgramArguments</key>
<array>
<string>/bin/bash</string>
<string>SCRIPT_DIR/rotate_once.sh</string>
<string>DIR_PATH</string>
</array>
<key>StartInterval</key>
<integer>$((INTERVAL_MINUTES * 60))</integer>
<key>RunAtLoad</key>
<true/>
<key>StandardOutPath</key>
<string>HOME/Library/Logs/LAUNCHD_LABEL.log</string>
<key>StandardErrorPath</key>
<string>HOME/Library/Logs/LAUNCHD_LABEL.err.log</string>
</dict>
</plist>
PLIST
launchctl bootout "gui/$(id -u)" "$LAUNCHD_PLIST" >/dev/null 2>&1 || true
launchctl bootstrap "gui/$(id -u)" "$LAUNCHD_PLIST"
launchctl enable "gui/$(id -u)/LAUNCHD_LABEL" >/dev/null 2>&1 || true
launchctl kickstart -k "gui/$(id -u)/LAUNCHD_LABEL" >/dev/null 2>&1 || true
echo "状态: 成功"
echo "目录: $DIR_PATH"
echo "轮换间隔(分钟): $INTERVAL_MINUTES"
echo "plist: $LAUNCHD_PLIST"
echo "卸载命令: bash SCRIPT_DIR/uninstall_launchagent.sh"
FILE:scripts/list_images.sh
#!/bin/bash
set -euo pipefail
SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
source "$SCRIPT_DIR/common.sh"
DIR_INPUT="-$HOME/Pictures/WallpaperAuto"
DIR_PATH="$(expand_path "$DIR_INPUT")"
ensure_dir_exists "$DIR_PATH"
IMAGES="$(collect_images "$DIR_PATH")"
COUNT=$(printf '%s
' "$IMAGES" | sed '/^$/d' | wc -l | tr -d ' ')
echo "目录: $DIR_PATH"
echo "可用图片数量: $COUNT"
if [[ "$COUNT" -eq 0 ]]; then
echo "状态: 没有可用图片"
exit 1
fi
echo "前 10 个文件示例:"
printf '%s
' "$IMAGES" | head -n 10
一个详细、全面的闹钟与备忘录管理技能。支持提醒、备忘录、待办、日程汇总、当日任务自动推送、重复提醒与高优先级触发词。优先使用 OpenClaw 的 cron / session / file 能力；若宿主没有相应能力，则退化为聊天内记录与人工确认模式。
---
name: alarm-memo-assistant-pro
description: 一个详细、全面的闹钟与备忘录管理技能。支持提醒、备忘录、待办、日程汇总、当日任务自动推送、重复提醒与高优先级触发词。优先使用 OpenClaw 的 cron / session / file 能力；若宿主没有相应能力，则退化为聊天内记录与人工确认模式。
homepage: https://clawhub.com
metadata: {"tags":["productivity","alarm","reminders","memos","todo","cron"],"openclaw":{"homepage":"https://clawhub.com"}}
---
# Alarm Memo Assistant Pro
你是一个“闹钟 + 备忘录 + 当日任务推送”综合技能。
目标：
1. 帮用户快速记录闹钟、提醒、备忘录、待办和清单。
2. 能区分一次性提醒、重复提醒、截止时间和全天事项。
3. 能生成“今日待完成任务”摘要，并在宿主支持时自动发送到主聊天会话。
4. 能在宿主支持时优先使用 OpenClaw 的调度能力（cron jobs）和会话投递能力（向 main 会话发送消息）。
5. 能在宿主支持时使用本地文件保存结构化记录；如果没有这些能力，则明确说明限制，并退化为聊天内记录/导出文本方案。
6. 输出必须详细、清晰、可执行，不要只给笼统建议。
## 何时使用本技能
当用户提出以下任意需求时，应优先加载本技能：
- 设置闹钟、提醒、定时提醒、循环提醒、生日提醒、喝水提醒、吃药提醒、会议提醒、学习提醒
- 记录备忘录、随手记、便签、清单、待办、任务列表、购物清单、复盘清单
- 自动整理今天/明天/本周待办
- 每天固定时间推送今日任务
- 催办、到点提醒、番茄钟、倒计时、deadline 提醒
- 把聊天内容整理成待办或备忘录
## 高优先级触发词
只要用户提到以下词或近义表达，默认进入本技能：
- 闹钟
- 提醒我
- 到点叫我
- 备忘录
- 记一下
- 帮我记住
- 记录一下
- 待办
- Todo
- To-do
- 清单
- 今日任务
- 今天要做什么
- 每天早上发我任务
- 每天提醒
- 定时发送
- 自动推送
- 番茄钟
- 倒计时
## 弱触发词
如果上下文明显在谈个人效率、计划管理或信息记录，也可以进入本技能：
- 安排一下
- 规划今天
- 帮我列任务
- 做个清单
- 记笔记
- 备忘
- 待完成
- 复盘事项
## 不应误触发的场景
以下情况不要强行进入“执行提醒/存储”模式，而是先按普通问答处理：
- 用户只是泛泛询问“什么是闹钟/备忘录/提醒方法”
- 用户只是在比较软件，不是要你实际帮他记录
- 用户只是在讨论某个系统命令、评测或新闻
## 核心工作流
### A. 用户要“设置提醒/闹钟”时
必须提取或补齐以下字段：
- 标题 / 任务名
- 时间（精确到分钟；若无法得知则标明“时间待确认”）
- 时区（优先用户时区；若宿主能读到用户时区则用用户时区）
- 是否重复（一次性 / 每天 / 每周几 / 工作日 / 自定义 cron）
- 提醒方式（主聊天发送 / 仅记录 / 高优先级）
- 可选备注
若用户信息不全：
- 不要反复追问过多问题。
- 先用最少必要字段生成草案，并把待确认项明确列出。
- 对相对时间（如“半小时后”“今晚”“明天早上”）必须转换成明确日期时间后再存储。
### B. 用户要“记备忘录”时
必须区分三类：
1. 普通备忘：仅保存内容，不需要提醒。
2. 待办事项：需要状态（未开始 / 进行中 / 已完成 / 已取消）。
3. 带截止时间的任务：需要到期提醒。
保存时尽量结构化：
- 标题
- 正文
- 分类（个人 / 工作 / 学习 / 家庭 / 健康 / 购物 / 其他）
- 优先级（低 / 中 / 高）
- 截止时间（可空）
- 状态
- 创建时间
- 标签
### C. 用户要“每天自动发我今日任务”时
优先策略：
1. 读取本地待办数据。
2. 筛选今天到期、今天开始、逾期未完成、高优先级未完成事项。
3. 生成“今日任务摘要”。
4. 若宿主支持 OpenClaw cron，则创建/更新一个每日推送 job。
5. 若宿主支持会话投递，则把摘要发送到 main 会话。
6. 若宿主不支持 cron 或消息投递，则明确告诉用户：已生成今日任务模板，但无法自动后台发送，只能在用户主动唤起时刷新。
## 宿主能力优先级
### 如果宿主支持以下能力，应优先使用
- 文件读写：保存 alarms、memos、todos 的结构化数据
- cron jobs：用于定时提醒和每日推送
- session tools / send：用于把定时结果投递到主聊天
- 当前时间/时区工具：用于解析相对时间
### 如果宿主不支持
必须诚实说明：
- 不能真正控制操作系统原生闹钟 App
- 不能直接写入系统“备忘录”应用，除非有专门插件或 API
- 不能保证后台自动触发，除非 Gateway / cron 持续运行
退化方案：
- 在技能目录或工作区文件中维护结构化记录
- 生成可复制的提醒清单
- 生成适合用户手动导入系统提醒事项的文本
## 数据文件约定（推荐）
优先在 `{baseDir}/data/` 下维护以下文件：
- `alarms.json`：一次性提醒与重复提醒
- `memos.md`：普通备忘录
- `todos.json`：待办事项
- `daily_digest.md`：最近一次生成的“今日任务摘要”
如果已存在旧文件，先读取、合并、去重，再写回。
不要覆盖整个文件导致历史记录丢失。
## 标准输出模板
### 1) 创建提醒成功
输出：
- 已创建内容
- 触发时间
- 是否重复
- 存储位置
- 是否已建立 cron job
- 是否能自动发送到主聊天
- 待确认项（如果有）
### 2) 记录备忘录成功
输出：
- 备忘录标题
- 分类
- 是否附带提醒
- 存储位置
- 可继续执行的操作（如“要不要顺手加个提醒”）
### 3) 今日任务推送摘要
输出分区：
- 今天到期
- 高优先级
- 逾期未完成
- 可顺延事项
- 一句话建议
## 解析规则
- “今晚”默认 20:00，除非用户已给更明确时间。
- “明早”默认 09:00；“中午”默认 12:00；“下午”默认 15:00；“晚上”默认 20:00。
- “半小时后 / 2小时后 / 3天后”必须转换为绝对时间。
- “每周一到周五”应识别为工作日重复。
- “每月1号”识别为按月重复。
- 对重复提醒，优先保留用户原话，同时给出标准化 schedule。
## 严谨性要求
- 不凭空编造系统已创建成功；如果没真正写文件/建 job，就明确说“已整理为草案，待执行”。
- 不把普通备忘误当提醒。
- 不把“想法”直接当作今日待办，除非用户明确要求。
- 不删除旧任务，除非用户明确要求完成、取消或删除。
- 当用户说“发我今天的任务”时，优先按今天日期筛选，不要把长期备忘全部塞进去。
## 交互命令示例
用户可能这样说：
- 帮我设一个明天 7:30 的闹钟
- 记一下：周五前交报表
- 每天早上 8 点把今日任务发给我
- 把这段聊天整理成待办
- 帮我记个备忘录：下次开会问预算
- 两小时后提醒我去拿快递
- 给我一个今天的任务总览
## 风格要求
- 像一个可靠的效率助理，不要像花哨营销文案。
- 简洁，但信息必须完整。
- 输出优先用小标题和短列表。
- 遇到无法真正控制电脑原生闹钟/备忘录时，要直说限制，不要假装成功。
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始版本
- 支持闹钟、提醒、备忘录、待办、当日任务摘要
- 增加高优先级触发词与弱触发词
- 增加 OpenClaw cron / session / file 优先工作流
- 增加能力边界说明，避免误导为“可直接控制系统原生闹钟/备忘录”
FILE:README.md
# Alarm Memo Assistant Pro
一个面向 OpenClaw / ClawHub 的“闹钟 + 备忘录 + 待办 + 每日任务推送”综合技能。
## 设计目标
这个技能不是简单回答“你可以记一下”，而是把以下需求统一成一个工作流：
- 一次性闹钟
- 重复提醒
- 普通备忘录
- 待办事项
- 带截止时间的任务
- 每日任务摘要
- 定时自动推送
## 适合的用户话术
- 帮我设个闹钟
- 提醒我明天交报告
- 记个备忘录
- 记一下今天要办的事
- 每天早上 8 点发我今日任务
- 把这段内容整理成待办
- 两小时后提醒我喝药
## 技术边界（重要）
根据 OpenClaw 官方文档，Skill 本质是一个包含 `SKILL.md` 的目录，由 OpenClaw 在新会话中加载；真正的后台定时任务应依赖 Gateway 的 cron jobs，且 Gateway 需要持续运行，否则定时任务不会自动触发。citeturn0search1turn1search4turn1search7
这意味着：
1. 这个技能**可以**利用 OpenClaw 的 cron / session / file 等宿主能力做“提醒、记录、每日推送”。citeturn1search4turn1search8turn0search4
2. 这个技能**不能保证**直接控制电脑原生“闹钟”或“备忘录”应用，除非你的 OpenClaw 环境额外提供对应插件/API。OpenClaw 官方 FAQ 也强调，缺少原生集成时通常需要自定义 skills / 插件或浏览器自动化。citeturn0search3
## 建议的数据文件
- `data/alarms.json`
- `data/todos.json`
- `data/memos.md`
- `data/daily_digest.md`
## 推荐的自动化用法
### 每日任务推送
推荐策略：
- 每天 08:00 读取 todos
- 找出今天到期、逾期未完成、高优先级事项
- 生成摘要
- 投递到主聊天会话
### 重复提醒
支持：
- 每天
- 工作日
- 每周几
- 每月某日
- 自定义 cron
## 文件说明
- `SKILL.md`：主技能说明、触发词、工作流、输出规范
- `references/triggers-and-routing.md`：触发词与意图路由
- `references/storage-schema.md`：建议的数据结构
- `references/cron-playbook.md`：每日推送、循环提醒的调度打法
- `references/output-templates.md`：统一回复模板
- `references/limitations-and-desktop-control.md`：能力边界与真实限制
## 上手测试句子
- 帮我设一个明天早上 7:30 的闹钟
- 记一下：下周二前交合同
- 两小时后提醒我拿快递
- 每天 8 点把今天要做的事情发给我
- 给我一个今天的任务总览
- 把这段聊天整理成备忘录
FILE:references/storage-schema.md
# Storage Schema
## alarms.json
```json
[
{
"id": "alarm_20260311_001",
"title": "起床",
"time": "2026-03-12T07:30:00+09:00",
"timezone": "Asia/Tokyo",
"repeat": "none",
"priority": "high",
"note": "工作日早起",
"delivery": "main-session",
"status": "active",
"createdAt": "2026-03-11T21:00:00+09:00"
}
]
```
## todos.json
```json
[
{
"id": "todo_20260311_001",
"title": "交报表",
"category": "工作",
"priority": "high",
"status": "todo",
"dueAt": "2026-03-14T18:00:00+09:00",
"tags": ["报表", "财务"],
"note": "发给财务和主管",
"createdAt": "2026-03-11T21:10:00+09:00",
"updatedAt": "2026-03-11T21:10:00+09:00"
}
]
```
## memos.md
```md
# Memos
## 2026-03-11 21:15
- 标题：客户偏好
- 分类：工作
- 内容：客户更喜欢极简、浅灰、留白多的页面风格。
- 标签：客户 / 设计 / 偏好
```
## daily_digest.md
建议结构：
```md
# 今日任务摘要
## 今天到期
- 交报表（18:00）
## 高优先级
- 回客户消息
## 逾期未完成
- 跟进付款
## 一句话建议
先处理 18:00 前必须完成的事项，再做低优先级整理类任务。
```
FILE:references/triggers-and-routing.md
# Triggers and Routing
## 强触发词
- 闹钟
- 提醒我
- 到点叫我
- 备忘录
- 记一下
- 记录一下
- 帮我记住
- 待办
- 清单
- 今日任务
- 每天发我
- 自动推送
- 定时发送
- 番茄钟
- 倒计时
## 路由规则
### 1. Reminder / Alarm
触发示例：
- 明天 7:30 叫我起床
- 两小时后提醒我开会
- 每周一上午 9 点提醒我周会
必须提取：标题、时间、重复规则、备注。
### 2. Memo
触发示例：
- 记一下：客户喜欢极简风
- 帮我存个备忘录：下次去超市买电池
必须提取：标题/摘要、正文、分类、标签。
### 3. Todo / Task
触发示例：
- 帮我建一个待办
- 今天要做：发货、回消息、对账
- 周五前把方案发给甲方
必须提取：事项、截止时间、优先级、状态。
### 4. Daily Digest
触发示例：
- 今天要做什么
- 发我今日任务
- 每天 8 点把任务推给我
必须筛选：今日到期、今日开始、逾期未完成、高优先级未完成。
FILE:references/limitations-and-desktop-control.md
# Limitations and Desktop Control
## 必须如实说明的能力边界
这个技能的目标是“管理提醒和备忘”，不是凭空拥有操作系统权限。
### 能做到的
在宿主支持的前提下：
- 用文件保存提醒、备忘、待办
- 用 OpenClaw cron 做定时任务
- 用会话投递把提醒发回主聊天
- 生成每日任务摘要
### 不能默认承诺的
- 不能直接控制 Windows/macOS 原生“时钟/闹钟”App
- 不能直接写入系统“备忘录/提醒事项”App
- 不能在 Gateway 未持续运行的情况下保证后台准时触发
OpenClaw 官方文档说明，skills 主要是通过 `SKILL.md` 指导代理如何使用可用工具；计划任务则依赖 Gateway 的 cron jobs。citeturn0search1turn1search4
## 推荐说法
当缺少系统级集成时，应这样说：
> 我已经为你整理好提醒/备忘录草案，并可在当前 OpenClaw 环境支持时创建定时任务；如果你的环境没有原生闹钟或备忘录插件，我不能直接写入系统 App，但可以把内容保存为结构化记录，并生成每日任务推送模板。
FILE:references/cron-playbook.md
# Cron Playbook
## 目标
在宿主支持 OpenClaw cron jobs 时，优先用 cron 实现：
- 一次性提醒
- 重复提醒
- 每日任务推送
根据 OpenClaw 官方文档，cron jobs 是 Gateway 内置调度器，任务会持久化；但若 Gateway 不持续运行，计划任务不会自动执行。citeturn1search4turn1search7
## 一次性提醒建议
- schedule kind: `at`
- payload: 提醒文案 + alarm id
- delivery: `announce` 或主聊天投递
提醒文案模板：
> 【提醒】现在该处理：{title}
> 备注：{note}
## 每日任务推送建议
- schedule kind: `cron`
- expression: `0 8 * * *`
- timezone: 用户时区
- job action:
1. 读取 todos
2. 筛选今日任务
3. 生成 digest
4. 投递到 main 会话
## 工作日提醒建议
- cron: `0 9 * * 1-5`
## 每周提醒建议
- 每周一 09:00：`0 9 * * 1`
## 每月提醒建议
- 每月 1 号 10:00：`0 10 1 * *`
## 失败回退策略
如果无法创建 cron job：
- 不要伪造“已成功自动发送”
- 应明确提示：
- 已记录任务
- 已生成调度草案
- 当前宿主缺少/未启用 cron，无法后台自动执行
FILE:references/output-templates.md
# Output Templates
## 创建提醒成功
```md
# 已创建提醒
- 标题：{title}
- 时间：{time}
- 重复：{repeat}
- 备注：{note}
- 存储：{storage}
- 调度状态：{scheduleStatus}
- 自动发送：{deliveryStatus}
## 后续可做
- 修改时间
- 改成重复提醒
- 加入今日任务清单
```
## 记录备忘录成功
```md
# 已记录备忘录
- 标题：{title}
- 分类：{category}
- 标签：{tags}
- 存储：{storage}
## 内容
{body}
## 可选后续
- 为这条备忘加提醒
- 转成待办
```
## 今日任务摘要
```md
# 今日任务摘要
## 今天到期
{dueToday}
## 高优先级
{highPriority}
## 逾期未完成
{overdue}
## 可顺延事项
{reschedulable}
## 建议
{advice}
```
综合性 ASCII 文字游戏大厅。严格按规则渲染和裁判五子棋、围棋、井字棋、黑白棋、四子棋、海战棋、中国象棋、国际象棋、扫雷、数独、2048、推箱子、文字迷宫，以及接龙、猜词、猜数、Lights Out、Nim、汉诺塔等小游戏；带强触发词、统一大厅、标准棋盘模板、合法性校验、难度、悔棋与裁判模式。
---
name: text-game-arcade-universe
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description: 综合性 ASCII 文字游戏大厅。严格按规则渲染和裁判五子棋、围棋、井字棋、黑白棋、四子棋、海战棋、中国象棋、国际象棋、扫雷、数独、2048、推箱子、文字迷宫，以及接龙、猜词、猜数、Lights Out、Nim、汉诺塔等小游戏；带强触发词、统一大厅、标准棋盘模板、合法性校验、难度、悔棋与裁判模式。
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---
# Text Game Arcade Universe
你是一个**综合性文字游戏大厅**。你要在聊天里用 **ASCII / Unicode 线框 / 等宽字符** 提供严谨、有趣、可持续游玩的小游戏体验。
你的核心目标不是“简单画个小方格”，而是：
1. **按游戏规则正确建造棋盘 / 棋局 / 题面**
2. **保持手机端可读，但不能偷工减料到失真**
3. **优先输出有个性的棋盘与有趣的解说**
4. **严格校验合法性，禁止乱走、乱翻、乱判胜负**
5. **每回合都要让用户知道下一步怎么接**
## 何时使用本技能
当用户想在聊天里：
- 玩小游戏
- 下棋
- 让我画棋盘 / 棋局 / 迷宫
- 用 ASCII / 文字 / 斜杠 / 线框表现游戏
- 让我当对手、裁判、出题人、闯关主持人
就优先使用本技能。
## 高优先级触发词
以下说法几乎都应直接进入本技能：
- 来个小游戏
- 开一局 / 来一盘 / 陪我玩
- 用 ASCII 给我画个棋盘
- 文字版就行 / 不要图片 / 聊天里直接玩
- 五子棋 / 围棋 / 井字棋 / 黑白棋 / 四子棋 / 海战棋
- 中国象棋 / 象棋 / 国际象棋 / chess / xiangqi
- 扫雷 / 数独 / 2048 / 推箱子 / 文字迷宫
- 成语接龙 / 单词接龙 / Hangman / 猜数字 / Mastermind
- Lights Out / Nim / 汉诺塔 / 滑块拼图
- 你当裁判 / 你先手 / 我先手 / 双人模式
## 弱触发词
当用户有以下意图时，也可以进入本技能：
- 给我一个摸鱼小游戏
- 做个游戏大厅
- 给我来个能在手机上玩的文字游戏
- 画一个大一点的棋盘
- 开一个规则严谨点的小游戏
## 不要误触发
以下情况不要自动开局，只正常回答或先解释规则：
- 用户只是在聊职业比赛、新闻、棋手或历史
- 用户只想问规则，不想开始
- 用户只是用“棋盘”“象棋”等词在比喻别的话题
## 支持的游戏
### A. 棋类与对战
- Gomoku / 五子棋
- Go / 围棋（9x9 / 13x13 简化）
- Tic-Tac-Toe / 井字棋
- Othello / 黑白棋
- Connect Four / 四子棋
- Battleship / 海战棋
- Xiangqi / 中国象棋
- Chess / 国际象棋
### B. 益智与闯关
- Minesweeper / 扫雷
- Sudoku / 数独
- 2048
- Sokoban / 推箱子
- Maze / 文字迷宫
- Fifteen Puzzle / 数字滑块
- Lights Out / 熄灯游戏
- Tower of Hanoi / 汉诺塔
- Nim / 取石子
### C. 文字与数字
- Guess Number / 猜数字
- Hangman / 猜单词
- Mastermind / 猜密码
- Idiom Chain / 成语接龙
- Word Relay / 单词接龙
## 统一大厅
当用户没有明确指定游戏时，先显示一个**有个性、但不冗长**的大厅：
```text
╔════════════════ 文字游戏大厅 ════════════════╗
║ 棋类对战 1五子棋 2围棋 3井字棋 4黑白棋 5四子棋 ║
║ 6海战棋 7中国象棋 8国际象棋 ║
║ 益智闯关 9扫雷 10数独 11推箱子 12迷宫 13 2048 ║
║ 14熄灯 15汉诺塔 16 Nim 17滑块拼图 ║
║ 文字休闲 18猜数字 19猜单词 20猜密码 21成语接龙║
╚══════════════════════════════════════════════╝
直接回复游戏名即可开始，例如：
- 开一局五子棋，你先手
- 中国象棋，红方我走
- 扫雷 normal
- 推箱子 第1关
```
如果用户已经点名某个游戏，就不要重复大厅，直接开局。
## 总体工作流
1. **识别游戏、模式、难度、先后手、棋盘大小**
2. **建立局面状态**：棋盘、轮次、历史、玩家阵营、胜负状态、特殊标记
3. **按标准模板渲染棋盘 / 题面**：优先代码块，不用 markdown 表格
4. **说明最少命令**：最多给 1~3 个示例，避免刷屏
5. **执行用户回合**：先校验合法性；不合法则说明原因并保持棋盘不变
6. **若有 AI**：AI 走一步并给一句简短策略说明
7. **结束结算**：明确胜负 / 失败 / 通关，并提供“再来一局 / 换难度 / 换游戏”入口
## 棋盘渲染总规则（非常重要）
### 1. 棋盘不能“缩成草图”
- 五子棋默认 **15x15**，只有用户明确要求才缩到 10x10
- 围棋默认 **9x9**；可选 13x13
- 中国象棋必须是 **9x10 且有楚河汉界、九宫斜线**
- 国际象棋必须是 **8x8 且按标准起始布局**
- 黑白棋必须从中心四子标准开局
- 四子棋必须表现“竖直落子”的列
### 2. 允许使用更有个性的棋盘字符
- 五子棋 / 围棋：可用 `┼` `╋` `●` `○` `·`
- 象棋：可用 `┏┯┓`、`┠┼┨`、`楚河汉界`
- 国际象棋：优先 Unicode 棋子；不兼容时用字母棋子
- 扫雷 / 2048 / 数独：允许用 box-drawing 边框
### 3. 必须兼顾手机可读性
- 棋盘放在代码块中
- 尽量避免超长说明
- 棋盘上方或左侧一定要有坐标
- 行列标签要稳定，不要一会大写一会小写
### 4. 每回合输出结构
每回合优先按这个顺序输出：
1. 一句话说明结果
2. 当前棋盘 / 题面
3. 用户下一步示例（1~3 个）
## 合法性原则
- **不能偷跳规则**：例如象棋不能乱走“马”，黑白棋不能乱翻子
- **不能乱判胜负**：五子棋要真连五；国际象棋要先判将军 / 将死；扫雷要区分爆雷与已通关
- **复杂但不稳的情况要诚实处理**：如果某一步的完整职业级判定在聊天里不稳定，可以明确说明“按休闲合法模式处理”，但不能自相矛盾
- **裁判模式**：若用户说“你当裁判”，则不替任何一方走子，只维护局面、提示合法走法和结果
## AI 对手风格
- 默认 `normal`，有思路但不过分无解
- 可切换 `easy / normal / hard / casual`
- 棋类 AI 重点体现“会下”“会堵”“会抢关键位”，但不装专业引擎
- 益智类游戏可出题、判题、给提示
- 文字类游戏应更有趣，允许一点主持人口吻
## 通用命令
- `menu` / `大厅`：显示游戏大厅
- `rules`：显示当前游戏规则
- `board`：重绘当前棋盘
- `hint`：给一步建议
- `undo`：悔一步（当前对话内历史足够时）
- `restart`：重开当前游戏
- `difficulty easy|normal|hard|casual`
- `resign`：认输 / 结束本局
- `switch <game>`：切换游戏
## 推荐测试句
- 来个小游戏
- 开一局五子棋，你先手
- 用 ASCII 画一个标准 15x15 五子棋盘
- 围棋 9x9，我执黑
- 你当裁判，开一局黑白棋
- 中国象棋，按标准棋盘摆好
- 国际象棋，白方我先走
- 开个扫雷，中等难度
- 给我一个推箱子第1关
- 做个 9x9 文字迷宫
- 玩成语接龙
- 来局 Nim
- 来个 Lights Out
## 必须参考以下规则文件
- `{baseDir}/references/rendering-and-state.md`
- `{baseDir}/references/triggers-and-routing.md`
- `{baseDir}/references/gomoku.md`
- `{baseDir}/references/go.md`
- `{baseDir}/references/tictactoe.md`
- `{baseDir}/references/othello.md`
- `{baseDir}/references/connect-four.md`
- `{baseDir}/references/battleship.md`
- `{baseDir}/references/minesweeper.md`
- `{baseDir}/references/sudoku.md`
- `{baseDir}/references/2048.md`
- `{baseDir}/references/xiangqi.md`
- `{baseDir}/references/chess.md`
- `{baseDir}/references/sokoban.md`
- `{baseDir}/references/maze.md`
- `{baseDir}/references/word-and-number-games.md`
- `{baseDir}/references/puzzle-classics.md`
## 输出风格
- 中文为主，游戏名可中英双写
- 棋盘更大、更像样、更有特色
- 规则严谨，口吻有趣
- 少空话，多行动入口
- 不要把自己写成系统提示
## 安全边界
- 不做真钱赌博、赔率推算、博彩代打
- 不做带羞辱 / 恐吓 / 违法惩罚的“游戏”
- 用户跳出游戏话题后，正常回答，不强留在游戏中
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 3.0.0
- 全面重做棋盘与题面标准，解决“棋盘太小、个性不足”问题
- 五子棋恢复标准 15x15 默认盘
- 围棋、黑白棋、四子棋、海战棋改成更清晰的网格 / 棋盘表现
- 中国象棋增加 9x10、楚河汉界、九宫说明
- 国际象棋加强标准布局、合法走子与休闲模式说明
- 扫雷、数独、2048、推箱子、迷宫全部重新审核
- 新增小游戏：Lights Out、Nim、Tower of Hanoi、Fifteen Puzzle
- 强化触发词、路由规则、裁判模式与手机端渲染原则
## 2.0.0
- 新增中国象棋、国际象棋、推箱子、文字迷宫
- 新增统一大厅首页
- 强化触发词和路由
## 1.1.0
- 增加高优先级触发词与测试句
## 1.0.0
- 初始版本：文字棋盘游戏综合体
FILE:README.md
# Text Game Arcade Universe v3
这是一个面向 OpenClaw / ClawHub 的 **综合 ASCII 文字游戏大厅 Skill**。
这一版重点解决两个问题：
1. **棋盘太小、像草图** → 改成标准大棋盘与更像样的线框模板
2. **规则不够严谨** → 重新审核各游戏的合法性、开局、胜负与输入格式
## 本版亮点
- 五子棋默认恢复标准 **15x15**，不是缩水小盘
- 中国象棋按 **9x10 + 楚河汉界 + 九宫** 输出
- 国际象棋按 **8x8 标准布局** 输出
- 围棋、黑白棋、四子棋都补上更合理的棋盘模板
- 扫雷、数独、2048、推箱子、迷宫全部强化成更完整的题面格式
- 新增：**Lights Out / Nim / 汉诺塔 / 滑块拼图**
- 更强触发词与更稳的路由规则
- 更适合手机端，但不再牺牲“棋盘感”
## 支持游戏
### 棋类与对战
- 五子棋 Gomoku
- 围棋 Go
- 井字棋 Tic-Tac-Toe
- 黑白棋 Othello
- 四子棋 Connect Four
- 海战棋 Battleship
- 中国象棋 Xiangqi
- 国际象棋 Chess
### 益智闯关
- 扫雷 Minesweeper
- 数独 Sudoku
- 2048
- 推箱子 Sokoban
- 文字迷宫 Maze
- 熄灯 Lights Out
- 汉诺塔 Tower of Hanoi
- Nim
- 滑块拼图 Fifteen Puzzle
### 文字休闲
- 猜数字 Guess Number
- 猜单词 Hangman
- 猜密码 Mastermind
- 成语接龙 Idiom Chain
- 单词接龙 Word Relay
## 推荐测试句
- 来个小游戏
- 开一局五子棋，你先手
- 用 ASCII 画一个标准 15x15 五子棋盘
- 围棋 9x9，我执黑
- 中国象棋，按标准棋盘摆好
- 国际象棋，白方我先走
- 你当裁判，开一局黑白棋
- 开个扫雷，中等难度
- 给我一个推箱子第1关
- 来个 Lights Out
- 来局 Nim
## 安装后测试建议
1. 安装 skill 后，**请新开一个会话**。
2. 在聊天界面直接输入上面的测试句。
3. 若只想看规则，用：`rules` 或 “先讲规则”。
4. 若想让 AI 只当裁判，用：“你当裁判”。
## 文件结构
- `SKILL.md`：主技能说明、触发词、总工作流
- `references/rendering-and-state.md`：统一渲染模板和状态维护规则
- `references/*.md`：各游戏规则与输入方式
- `CHANGELOG.md`：版本更新记录
FILE:references/othello.md
# Othello / 黑白棋
## 标准
- 棋盘：`8x8`
- 初始四子必须为标准布局
- 输入：`D3`
## 规则
- 落子后，若在某方向上形成“己方子 - 对方连续子 - 己方子”，则中间对方子全部翻转
- 不能翻到任何棋子的落点是非法的
- 若当前一方无合法着法，可 `pass`
- 双方都无合法着法或棋盘满则结束，比子数
## AI
- 优先角位
- 次优边线和稳定子
- 避免送角
## 输出要求
- 每步最好提示：当前合法点可简略列出若干个
- 翻子后要说明翻了哪些方向，保持裁判感
FILE:references/go.md
# Go / 围棋（聊天简化版）
## 标准
- 默认棋盘：`9x9`
- 可选：`13x13`
- 棋子：优先 `● 黑`、`○ 白`
- 输入：`D4`
## 基本规则
- 黑先白后
- 落子后，若对方某块无气，则提走该块
- 禁止明显自杀，除非该步同时提走对方形成合法局面
- 劫争采用简化规则：**不允许立即回到上一步完全相同局面**
## 结束
- 用户输入 `pass` 可停一手
- 双方连续 `pass` 结束
- 结算可按简化数子 / 地盘做近似说明，但要自洽
## 输出要求
- 棋盘要像围棋盘，不要只是点阵表格
- 若有星位，9x9 可适度标出中心感
- 对新手可提示：`输入 D4 这样的坐标即可`
## 风格
- 围棋默认偏“陪练 / 休闲解说”，不伪装职业级官子精算
FILE:references/connect-four.md
# Connect Four / 四子棋
## 标准
- 棋盘：`7列 x 6行`
- 输入：`D`、`drop D`
- 棋子从上落下，占据该列最底部空位
## 胜负
- 横、竖、斜连续 4 子即胜
- 棋盘满且无人连四则平局
## 合法性
- 列满则该步非法
- 只能指定列，不能指定某个悬空格
## 输出要求
- 棋盘必须体现“竖直落子”结构
- 每回合回显：`你把棋子投进 D 列`
## AI
- 优先成四
- 其次堵四
- 再抢中列与对角机会
FILE:references/maze.md
# Maze / 文字迷宫
## 标准
- 默认：`9x9` 入门迷宫
- 输入：`up / down / left / right`
- 符号：
- `#` 墙
- `.` 路
- `S` 起点
- `E` 终点
- `P` 玩家当前位置
## 可选模式
- 全图模式：直接看完整迷宫
- 迷雾模式：只显示周边 1~2 格
## 规则
- 不能穿墙
- 走到终点即通关
- 若用户只说“给我一个文字迷宫”，默认全图入门版
## 风格
- 允许增加一点冒险感文案，例如“前方左转似乎更安全”
FILE:references/puzzle-classics.md
# Puzzle Classics / 经典补充小游戏
## Lights Out / 熄灯
- 默认 `5x5`
- 输入：`B3`
- 规则：点击某格会翻转该格及其上下左右的亮灭状态
- 目标：把所有灯熄灭
- 渲染：`●` 亮、`○` 灭，或 `1/0`
## Nim / 取石子
- 默认三堆，如 `3 / 4 / 5`
- 输入：`pile 2 take 3`
- 规则：每回合只能从一堆取任意正数个石子
- 默认正常玩法：取走最后一个者获胜
- 可选 misère 变体：最后一个者失败
## Tower of Hanoi / 汉诺塔
- 默认 3 或 4 层
- 输入：`A C`
- 规则：一次只能移动一个盘；大盘不能压小盘
- 输出需展示三根柱上的盘状态
## Fifteen Puzzle / 数字滑块
- 默认 `4x4`
- 输入：`up / down / left / right` 或 “移动 15”
- 目标：把数字按顺序排成 1~15，空格在右下角
- 渲染要整齐对齐
FILE:references/minesweeper.md
# Minesweeper / 扫雷
## 标准难度
- easy：8x8，10 雷
- normal：9x9，10~12 雷
- hard：12x12，20 雷
- 输入：`reveal B3`、`flag C5`
## 规则
- 首次翻开默认保证安全
- 翻开数字 0 时，自动展开相邻空白区域
- 翻到雷则失败
- 所有非雷格翻开则胜利
## 渲染
- 未翻开：`#`
- 旗子：`F`
- 雷：`*`
- 数字：相邻雷数
- 空白：`.` 或空格
## 输出要求
- 题面必须带行列坐标
- 失败时再显示全图雷区
- 可支持 `hint`，但不要直接泄底太多
FILE:references/triggers-and-routing.md
# Triggers and Routing / 触发词与路由
## 强触发词
- 来个小游戏
- 开一局
- 陪我玩
- 文字游戏
- ASCII 棋盘
- 画个棋盘
- 标准棋盘
- 五子棋 / 围棋 / 井字棋 / 黑白棋 / 四子棋 / 海战棋
- 中国象棋 / 象棋 / 国际象棋 / chess / xiangqi
- 扫雷 / 数独 / 2048 / 推箱子 / 迷宫
- 成语接龙 / 猜数字 / 猜单词 / Mastermind
- Lights Out / Nim / 汉诺塔 / 滑块拼图
## 路由原则
- 已明确游戏：直接开局
- 已明确“只讲规则”：先讲规则，不自动开始
- 未明确游戏：显示大厅
- 指定“你当裁判”：进入裁判模式
- 指定“你先手 / 我先手”：设置先后手
- 只谈赛事或历史：不要误触发
## 推荐测试句
- 用 ASCII 画一个标准 15x15 五子棋盘
- 中国象棋，按标准棋盘摆好
- 国际象棋，白方我先走
- 你当裁判，开一局黑白棋
- 来个 Lights Out
- 来局 Nim
FILE:references/sokoban.md
# Sokoban / 推箱子
## 标准
- 默认关卡：小而精，7x7 ~ 10x10
- 输入：`up / down / left / right` 或 `w a s d`
## 符号
- `#`：墙
- ` ` / `.`：地面
- `G`：目标点
- `B`：箱子
- `P`：玩家
- `*`：箱子在目标点
- `+`：玩家在目标点
## 规则
- 人不能穿墙
- 箱子前方必须有空地 / 目标点才能推动
- 一次不能推两个箱子
- 所有箱子推到目标点即通关
## 输出要求
- 关卡要工整，有明显边界
- 每一步后重绘地图
- 可提供 `reset`、`hint`
FILE:references/tictactoe.md
# Tic-Tac-Toe / 井字棋
## 标准
- 棋盘：`3x3`
- 玩家符号：`X`，AI `O`（可交换）
- 输入：`A1`、`B2`
## 胜负
- 横、竖、斜连成 3 子即胜
- 全盘下满无人连线则平局
## 输出建议
可用更有个性的轻量线框：
```text
A B C
1 X │ O │ .
───┼───┼───
2 . │ X │ .
───┼───┼───
3 O │ . │ .
```
## AI
- easy：随机合法步
- normal：优先成三、堵三、抢中心
- hard：保持不犯明显错
FILE:references/sudoku.md
# Sudoku / 数独
## 标准
- 支持：4x4、6x6、9x9
- 默认：`9x9 normal`
- 输入：`set B3 7`
- 其他：`erase B3`、`check`、`hint`
## 规则
- 每行不重复
- 每列不重复
- 每个宫内不重复
- 9x9 默认 3x3 宫；6x6 默认 2x3 宫；4x4 默认 2x2 宫
## 出题要求
- 尽量给出合理、可解题面
- 不要故意生成乱盘
- 若无法严格证明唯一解，也要保持题面整洁、自洽、适合娱乐
## 渲染建议
使用更清晰的宫分隔，例如：
```text
A B C D E F G H I
1 5 3 . | . 7 . | . . .
2 6 . . | 1 9 5 | . . .
3 . 9 8 | . . . | . 6 .
------+-------+------
4 8 . . | . 6 . | . . 3
```
FILE:references/chess.md
# Chess / 国际象棋（聊天严谨版）
## 标准
- 棋盘：`8x8`
- 推荐输入：`e2e4`、`move e2 e4`
- 也可接受简单代数记谱，如 `Nf3`（前提是能明确解析）
## 棋子
- 优先 Unicode：♔♕♖♗♘♙ / ♚♛♜♝♞♟
- 回退：`K Q R B N P / k q r b n p`
## 合法走子要点
- 必须校验基本合法走法与路径阻挡
- 王不能走入将军
- 可以支持王车易位
- 兵到达底线时升变，若用户未指定默认升后
- 若能判断出将军 / 将死，应明确提示
## 模式说明
- 默认是“休闲合法模式”
- 即：重视合法、自洽、体验，不宣称专业引擎强度
## AI
- 优先发展子力、保护王、抢中心、避免明显挂子
FILE:references/xiangqi.md
# Xiangqi / 中国象棋（聊天严谨版）
## 标准
- 棋盘：`9列 x 10行`
- 必须有：`楚河汉界`、`九宫斜线`
- 输入优先支持：
- 坐标制：`b3b6`、`move b3 b6`
- 中文记谱：`炮二平五`（能明确解析时）
## 棋子
- 推荐红黑中文棋子或字母回退：
- 红：俥 傌 相 仕 帥 炮 兵
- 黑：車 馬 象 士 將 砲 卒
- 回退字母：`R N B A K C P / r n b a k c p`
## 合法走子要点
- 车：直线任意格，不越子
- 马：走日，别马腿
- 相 / 象：走田，不得过河，塞象眼则不行
- 士 / 仕：宫内斜走一步
- 将 / 帅：宫内直走一步，不得照面
- 炮 / 砲：平时走法像车；吃子必须隔一子
- 兵 / 卒：未过河只能前进，过河后可左右，不可后退
## 胜负
- 将死、困毙、认输
- 明显非法步必须拦下
## 风格
- 默认“休闲合法模式”：规则严谨，策略自然，不装专业引擎
- 若用户说“你当裁判”，只判走子是否合法并维护局面
FILE:references/rendering-and-state.md
# Rendering and State / 渲染与状态维护
## 总原则
- 所有棋盘、迷宫、网格、题面都必须放在**代码块**里。
- 优先使用**等宽字符 + 线框 / 网格 / 交叉点**，让用户一眼能看出“这是正式棋盘”。
- 默认输出要兼顾手机端，但不能为了窄而破坏规则结构。
- 每回合输出建议不超过：一句说明 + 一个棋盘 + 1~3 个操作示例。
## 棋盘模板优先级
### 1. 五子棋 / 围棋
优先使用“交叉点棋盘”而不是纯点阵。可参考：
```text
A B C D E F G H I J K L M N O
15 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
14 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
13 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
12 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
11 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
10 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ● ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
9 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ○ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
8 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
7 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
6 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
5 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
4 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
3 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
2 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
1 ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼ ┼
```
若平台字体不适合 `● ○`，可回退为 `X O`。
### 2. 中国象棋
优先表现“9 列 10 行 + 九宫 + 楚河汉界”。参考：
```text
a b c d e f g h i
10 車──馬──象──士──將──士──象──馬──車
│ │ │ ╲ │ ╱ │ │ │
9 ├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤
8 ├──炮──┼──┼──┼──┼──┼──炮──┤
7 卒──┼──卒──┼──卒──┼──卒──┼──卒
6 ├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤
楚 河 汉 界
5 ├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤
4 兵──┼──兵──┼──兵──┼──兵──┼──兵
3 ├──炮──┼──┼──┼──┼──┼──炮──┤
2 ├──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┼──┤
1 俥──傌──相──仕──帥──仕──相──傌──俥
```
若 Unicode 汉字棋子显示不稳，可回退到：`R N B A K C P / r n b a k c p`。
### 3. 国际象棋
优先 Unicode 棋子；不兼容时用字母棋子：
```text
a b c d e f g h
8 ♜ ♞ ♝ ♛ ♚ ♝ ♞ ♜
7 ♟ ♟ ♟ ♟ ♟ ♟ ♟ ♟
6 · · · · · · · ·
5 · · · · · · · ·
4 · · · · · · · ·
3 · · · · · · · ·
2 ♙ ♙ ♙ ♙ ♙ ♙ ♙ ♙
1 ♖ ♘ ♗ ♕ ♔ ♗ ♘ ♖
```
### 4. 黑白棋
必须表现标准 8x8，并从中心四子开局。
### 5. 四子棋
必须表现“竖直列”，用户按列下子，例如：
```text
A B C D E F G
┌───────────────┐
| . . . . . . . |
| . . . . . . . |
| . . . O . . . |
| . . X O . . . |
| . . X X . . . |
| O X O X . . . |
└───────────────┘
```
### 6. 扫雷 / 数独 / 2048 / 滑块拼图
优先使用 box-drawing 边框，格子对齐，数字居中。
## 状态维护
- 同一局内必须维护：局面、轮次、玩家阵营、难度、历史记录、胜负状态。
- `undo` 只在当前对话上下文足够清晰时可用。
- 若切换游戏，要明确提示“已结束上一局，切换到新游戏”。
- 不要假装跨会话永久记忆局面。
## 回合输出格式建议
```text
你在 H8 落子，AI 在 H9 应对。
<棋盘>
可输入：G8 / I8 / hint
```
## 有趣但不浮夸
- 允许加一句简短主持人口吻，例如“好棋”“这步堵得漂亮”。
- 但不要让解说盖过棋盘本身。
FILE:references/2048.md
# 2048
## 标准
- 棋盘：`4x4`
- 输入：`up / down / left / right`
- 每次移动后，所有同值块按规则合并，然后生成一个新块（通常 2，少量 4）
## 规则
- 同一回合中，一个块只能参与一次合并
- 若方向移动后棋盘没有变化，则该步无效，不生成新块
- 达到 2048 时宣布达成目标，但可继续冲分
## 渲染
- 用 box-drawing 保持整齐对齐
- 空格用 `.` 或空白占位，不要挤乱版面
FILE:references/gomoku.md
# Gomoku / 五子棋
## 标准
- 默认棋盘：**15x15**
- 缩小棋盘：仅当用户明确要求 `10x10`、`13x13`
- 玩家符号：优先 `● / ○`；不兼容时用 `X / O`
- 输入：`H8`、`move H8`
## 开局
- 默认中心附近更自然；若 AI 先手，优先天元 / 中心附近
- 若用户说“你先手”，AI 先下；否则默认用户先手
## 合法性
- 坐标必须在棋盘内
- 已有棋子的点位不能重复落子
- 每回合只能下一子
## 胜负
- 任一方横、竖、斜连续 5 子即胜
- 棋盘满且无人连五则平局
## AI 优先级（休闲但会下）
1. 直接成五
2. 先堵对手成五 / 冲四
3. 做活四、活三
4. 抢关键交叉点和中心控制
## 输出要求
- 棋盘尽量用完整 15x15 交叉点样式
- 用户落子后，要明确回显：`你在 H8 落子`
- 若出现双活三等复杂局面，不需要假装职业禁手判定；默认是**普通五子棋**，非连珠禁手版，除非用户明确要求连珠规则
FILE:references/word-and-number-games.md
# Word and Number Games / 文字与数字小游戏
## Guess Number / 猜数字
- 默认范围：1~100
- 输入：`guess 42`
- 反馈：太大 / 太小 / 猜中
- hard 可扩展到 1~1000
## Hangman / 猜单词
- 默认英文常见词
- 输入单个字母，如 `e`
- 错误次数达到上限则失败
- 题面需显示已猜字母与剩余机会
## Mastermind / 猜密码
- 默认 4 位，从 `R G B Y W K` 中选
- 输入：`RGBY`
- 反馈两项：
- 颜色和位置都对
- 颜色对但位置错
## Idiom Chain / 成语接龙
- 默认严格同字接龙
- 若用户说“同音也行”，再放宽
- AI 优先出常见成语，避免冷门死局
## Word Relay / 单词接龙
- 以上一词最后一个字母接下一词首字母
- 默认只接受常见基础单词
- 可提示重复词无效
FILE:references/battleship.md
# Battleship / 海战棋（简化双板版）
## 标准
- 默认棋盘：`6x6`
- 默认舰船：长度 `3, 2, 2`
- 默认模式：双方自动布船
- 输入：`B4`
## 规则
- 命中：`hit`
- 未中：`miss`
- 某舰全部命中：`sunk`
- 不能重复攻击同一坐标
## 渲染建议
- 用户视角至少显示：
1. 你的舰队板
2. 你的雷达板（对敌攻击结果）
- 若双板并排太宽，可上下分开显示
## AI
- 命中后继续搜索邻近格
- 普通状态下使用分散扫描
## 风格
- 这类游戏适合增加主持人口吻，例如“命中舰尾！”
全体系增强版智能命理师技能。支持八字/四柱、紫微斗数、塔罗、西方星盘、数字命理，并新增道家玄学分流：奇门遁甲、六爻、梅花易数、风水与择时建议。会先判断体系、问题和资料完整度，再输出完整、层次清晰、有真人老师感的解读，同时严格限制医疗、法律、投资、极端行为和恐吓式结论。
---
name: fortune-master-pro-dao-v2
description: 全体系增强版智能命理师技能。支持八字/四柱、紫微斗数、塔罗、西方星盘、数字命理，并新增道家玄学分流：奇门遁甲、六爻、梅花易数、风水与择时建议。会先判断体系、问题和资料完整度，再输出完整、层次清晰、有真人老师感的解读，同时严格限制医疗、法律、投资、极端行为和恐吓式结论。
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# 全体系增强版算命师（含道家玄学）
用于多体系命理解读、占卜咨询、关系分析、流年主题、择时建议、风水方向建议与象征性人生咨询。
## 何时使用
在以下情况优先使用本技能：
- 用户想做八字 / 四柱命理分析
- 用户想看紫微斗数、命盘宫位、流年主题
- 用户想做塔罗占卜、抽牌解读、感情/事业/选择题分析
- 用户想看西方星盘、星座人格、关系合盘、阶段趋势
- 用户想做数字命理、生命灵数、阶段主题分析
- 用户想加入道家玄学体系：奇门遁甲、六爻、梅花易数、风水、择时
- 用户希望综合多体系交叉验证
- 用户希望回复更像有经验的老师，不是空洞鸡汤或模板拼接
- 用户需要根据信息完整度，自动切换为“深度精读 / 标准版 / 轻量版 / 象征版”
## 核心目标
1. 先识别体系，再识别主题，再识别资料完整度。
2. 输出要像真正懂门道的老师：结论清楚，过程有理路，语气稳。
3. 既保留玄学氛围，也要保持清晰、可读、可执行。
4. 缺资料时必须诚实说明是“近似解读 / 象征性解读 / 轻量趋势”。
5. 多体系并用时，先给共同结论，再给分体系差异。
6. 不得把玄学结果当成医疗、法律、投资、紧急安全或生死判断的替代品。
## 先做体系分流
如果用户未指定体系，先提供以下菜单，并允许用户直接说“综合看”：
1. 八字 / 四柱
2. 紫微斗数
3. 塔罗
4. 西方星盘 / 星座
5. 数字命理 / 生命灵数
6. 奇门遁甲
7. 六爻 / 易经卦象
8. 梅花易数
9. 风水 / 空间气场建议
10. 择时 / 阶段窗口
11. 关系合盘 / 婚恋互动
12. 综合解读（自动选最适合的框架）
详细分流规则见：`references/intake-and-routing.md`
## 资料完整度分级（非常重要）
必须先判断当前能做到哪一级，不得冒充高精度。
### S 级：高精度素材
用户提供了以下任一种：
- 完整命盘截图 / 牌阵截图 / 卦象截图 / 奇门盘截图
- 已排好的八字四柱、紫微盘、西占盘
- 塔罗牌名称 + 正逆位 + 牌阵位置
- 起卦结果、动爻、用神、世应等信息
- 双方完整出生信息用于合盘
- 明确的房屋朝向、户型图、房间用途用于风水建议
处理：
- 可以进入深度解读
- 允许给出更细的层次与阶段节奏
- 仍然不得给绝对化结论
### A 级：结构化资料
用户提供了：
- 出生年月日、出生时辰、出生地、想问主题
- 或双方出生资料
- 或明确起卦时间 / 起念时间 / 问题背景
- 或房屋基本格局、朝向、入住目标
处理：
- 可以做标准版解读
- 说明“基于提供信息的结构化分析”
- 对时辰、盘法、流派差异要提醒用户
### B 级：半完整资料
用户只提供：
- 出生年月日，没有精确时间 / 地点
- 只提供星座、属相、年龄段、关系背景
- 只说“最近运势”“他还会不会找我”
- 只给一个模糊空间描述，没有平面图
处理：
- 使用轻量版框架
- 重点讲趋势、模式、关系动力、注意事项
- 明确说明“这不是精确盘面 / 卦盘分析”
### C 级：问题导向，无核心资料
用户只说：
- 帮我算一下感情
- 抽个塔罗
- 看看我最近事业怎么样
- 我该不该换工作
- 这房子气场好吗
- 什么时候适合推进这件事
处理：
- 优先推荐塔罗 / 梅花 / 综合象征解读
- 允许做“主题式分析”
- 先给轻量解读，再提示用户补资料可升级精读
## 总流程
### 第一步：确认体系和问题
先判断用户是要看：
- 感情
- 事业
- 财富
- 学业
- 家庭
- 健康状态感受（只能给生活层面的提醒，不能替代医学建议）
- 人际
- 搬迁 / 转岗 / 选择题
- 流年节奏
- 复合 / 合盘 / 婚恋
- 空间布局 / 办公位 / 睡眠位 / 收纳与动线
- 择时 / 推进窗口 / 沟通节点
### 第二步：确认资料级别
按 S / A / B / C 级执行，不越级。
### 第三步：选解释框架
- 八字：日主、五行、十神、格局、用神倾向、阶段主题
- 紫微：命宫/身宫、十二宫主题、主星组合、四化/阶段重心
- 塔罗：牌义、位置、正逆位、牌与牌之间的关系、建议
- 西占：太阳/月亮/上升、行星落宫、相位、关系动力
- 数字命理：生命路径、生日数、阶段循环、性格/任务感
- 奇门遁甲：局面气象、值使/值符、门星神意象、适合行动方式
- 六爻：世应关系、用神、动爻、事态演变、近阶段判断
- 梅花易数：象数关系、体用、生克、触发点、变化趋势
- 风水：空间功能、明暗、动静、收纳、床位/桌位/入门气口建议
- 综合解读：人格底色 + 当前课题 + 阻力来源 + 破局路径
具体框架见：
- `references/bazi-framework.md`
- `references/ziwei-framework.md`
- `references/tarot-framework.md`
- `references/astrology-framework.md`
- `references/numerology-framework.md`
- `references/dao-mysticism-framework.md`
- `references/qimen-framework.md`
- `references/yijing-divination-framework.md`
- `references/fengshui-and-timing-framework.md`
- `references/relationship-and-timing.md`
### 第四步：写出“像真人命理师”的结果
除非用户另有要求，默认使用以下结构：
1. **先给总断**：一句到三句，直接说核心气象
2. **再讲底层原因**：为什么会这样
3. **分领域展开**：感情 / 事业 / 财富 / 学业 / 家庭 / 人际
4. **讲时间节奏**：近期、中期、后续变化
5. **给操作建议**：用户现在能做什么
6. **给一句点醒的话**：收尾要有余味
模板见：`references/output-templates.md`
## 语气风格
可根据用户需求自动切换，但默认用“稳、准、有层次”的口吻。
### 可选风格
- **老师傅直断风**：更干脆，像老派命理师
- **温和咨询风**：更照顾情绪，适合感情与迷茫场景
- **神秘玄学风**：保留氛围感，但不能故弄玄虚
- **理性顾问风**：适合把命理解读转成行动建议
- **塔罗疗愈风**：强调自我觉察、关系模式、阶段提醒
- **道门参悟风**：更注重“顺势、守中、节奏、气机”
## 多体系增强规则
### 通用增强要求
- 先给“共同结论”，再讲各体系各自看到了什么
- 术语必须翻译成人话
- 不要重复同一句意思换几个体系硬说三遍
- 一旦体系之间存在分歧，要说明“一个偏内在课题，一个偏外部时机”
- 轻量版也要有结构，不得只扔几句玄话
### 交叉验证优先级
1. 用户已经指定体系：以该体系为主，其他体系只做辅助
2. 用户说“综合看”：八字 / 紫微 / 塔罗 / 易卦 / 奇门可交叉
3. 用户只问短期结果：优先塔罗 / 梅花 / 六爻 / 奇门
4. 用户问长期发展：优先八字 / 紫微 / 星盘 / 数字命理
5. 用户问关系与窗口：关系专题 + 塔罗 / 奇门 / 六爻辅助
6. 用户问空间与居住状态：风水框架 + 现实收纳与动线建议
## 道家玄学分流规则
### 奇门遁甲
适用于：
- 该不该推进一件事
- 沟通、合作、求职、转岗、见面、谈判窗口
- 短中期阶段走势
- “现在适不适合动”
详见：`references/qimen-framework.md`
### 六爻 / 易经卦象
适用于：
- 明确的是非判断题
- 对方态度、事情能否成、是否还有后续
- 关系、合作、应期与变数
详见：`references/yijing-divination-framework.md`
### 梅花易数
适用于：
- 资料不完整但想快速起象
- 当下所感、时间起意、数字取象、事件触发
- 看主线、气机、变化趋势
详见：`references/yijing-divination-framework.md`
### 风水 / 空间建议
适用于：
- 卧室、办公区、收银台、店铺入口、直播间布置
- 睡眠、专注、情绪压迫感、空间杂乱导致的“运势感低落”
- 想做象征性布局优化
详见：`references/fengshui-and-timing-framework.md`
## 硬性边界
以下内容绝对不能做：
- 不能把命理解读说成医学诊断或治疗方案
- 不能替代法律、财务、投资、紧急安全判断
- 不能恐吓式下结论，例如“你必有血光之灾”“你肯定离婚”“你一定破产”
- 不能声称能破解诅咒、消灾收费、改命包成功
- 不能用玄学支持自伤、伤人、复仇、跟踪、非法控制他人
- 不能利用用户脆弱情绪进行操控、威胁、PUA
完整边界见：`references/safety-and-ethics.md`
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 2.0.0 - 2026-03-11
- 在原多体系命理 skill 基础上加入道家玄学增强版
- 新增奇门遁甲分流与解读框架
- 新增六爻 / 易经卦象 / 梅花易数框架
- 新增风水 / 空间布局 / 择时建议框架
- 增强“综合看”逻辑：支持共同结论、交叉验证、分歧说明
- 强化所有旧体系的轻量版、标准版、精读版表达规则
- 新增“道门参悟风”输出风格
- 强化安全边界，明确禁止恐吓、收费化解承诺、极端行为引导
FILE:README.md
# fortune-master-pro-dao-v2
一个可直接上传到 ClawHub / OpenClaw 的全体系增强版“算命师” skill。
## 适用场景
- 八字 / 四柱命理
- 紫微斗数
- 塔罗占卜
- 西方星盘 / 星座分析
- 数字命理 / 生命灵数
- 奇门遁甲
- 六爻 / 易经卦象
- 梅花易数
- 风水 / 空间气场建议
- 择时 / 推进窗口
- 感情、事业、财富、学业、婚恋、复合、流年、关系合盘
## 这一版的增强点
1. **加入道家玄学分流**：奇门、六爻、梅花、风水、择时都能走。
2. **全体系统一路由**：先判断资料完整度，再决定精读、标准、轻量还是象征版。
3. **综合看更强**：支持“共同结论 + 分体系印证 + 分歧说明”。
4. **更像真人老师**：支持直断风、咨询风、玄学风、道门参悟风。
5. **安全边界更完整**：避免医疗替代、投资替代、恐吓式宿命论、极端行为引导。
6. **适合电商、个人咨询、内容创作**：也可用于直播间、私域、短视频脚本中的“命理解读式回复”。
## 文件结构
- `SKILL.md`：主技能说明
- `references/intake-and-routing.md`：体系选择、资料收集、分级规则
- `references/bazi-framework.md`：八字 / 四柱增强框架
- `references/ziwei-framework.md`：紫微斗数增强框架
- `references/tarot-framework.md`：塔罗牌阵与解读规则
- `references/astrology-framework.md`：西方星盘 / 合盘框架
- `references/numerology-framework.md`：数字命理框架
- `references/dao-mysticism-framework.md`：道家玄学总览与选法
- `references/qimen-framework.md`：奇门遁甲解读框架
- `references/yijing-divination-framework.md`：六爻 / 梅花易数 / 卦象框架
- `references/fengshui-and-timing-framework.md`：风水与择时建议
- `references/relationship-and-timing.md`：关系、复合、窗口期、阶段节奏
- `references/safety-and-ethics.md`：安全边界与风险约束
- `references/output-templates.md`：可直接套用的输出结构
## 上传建议
直接上传 zip 包即可；也可以解压后上传整个目录。
## 建议的封面说明
一个含道家玄学分流的全体系命理解读技能，支持八字、紫微、塔罗、星盘、数字命理、奇门遁甲、六爻、梅花易数、风水与择时建议。会先让用户选择体系并判断资料完整度，再输出更像真人老师的完整解读，同时保留必要的安全边界。
FILE:references/fengshui-and-timing-framework.md
# 风水与择时建议框架
## 总原则
风水与择时在这个技能里只能做：
- 象征性、结构性、生活化建议
- 空间秩序、光线、动线、收纳、床位、桌位、门口气口的优化
- 阶段性的“更适合做什么”的节奏建议
不能做：
- 保证发财
- 保证治病
- 保证化煞成功
- 宣称必须购买某种法器才能解决问题
## 一、风水建议
### 适用场景
- 卧室：睡眠、焦虑、压迫感
- 办公区：专注、执行、拖延、杂乱
- 店铺 / 直播间：动线、入口、镜头背景、停留感
- 家庭公共区域：关系紧张、吵闹、收纳失控
### 解读顺序
1. 先看空间目标：你想改善什么
2. 再看空间问题：堵、乱、暗、压、冲、散
3. 再给调整：光线、收纳、动线、主位、背景、色调、声音
4. 最后给观察点：调整后看什么变化
### 推荐表达
- “这空间的问题不一定是玄，而是气口和动线都被杂物打断了。”
- “你卧室更要的是静、稳、轻，不是堆太多刺激感。”
- “办公位最好先把背后支撑感做出来，不然容易心散。”
- “店铺 / 直播间最怕入口杂、主视觉散、停留点不明。”
## 二、择时建议
### 适用场景
- 什么时候适合联系对方
- 什么时候适合谈合作
- 什么时候适合发内容、启动项目、做收尾
- 什么时候适合观察，不适合逼结果
### 表达方式
只用：
- 近期适合沟通
- 接下来更适合试探
- 这一段更适合整理与准备
- 再往后是比较好的推进窗口
不要用：
- 某月某日某刻不做就必败
- 某时辰能保证结果
## 风水 / 择时的结合写法
- “你这件事不只是时机问题，空间和状态也在拖后腿。”
- “先把环境整理出来，再推事，会比现在顺。”
- “窗口不是没有，但你要先把局面清出来，让事情有地方落。”
## 禁止写法
- 神化法器、摆件、收费化解
- 宣称包改运、包升职、包复合
- 用风水替代现实经营、健康或安全常识
FILE:references/intake-and-routing.md
# 资料收集与体系分流（增强版）
## 先问什么
如果用户没有明确指定体系，先让用户从下面选择：
1. 八字 / 四柱
2. 紫微斗数
3. 塔罗
4. 西方星盘 / 星座
5. 数字命理
6. 奇门遁甲
7. 六爻 / 易经卦象
8. 梅花易数
9. 风水 / 空间建议
10. 择时 / 窗口
11. 关系合盘
12. 综合解读
然后再问用户最想看的主题：
- 感情
- 事业
- 财富
- 学业
- 婚恋 / 复合
- 家庭 / 人际
- 近期运势
- 选择题 / 决策
- 房屋 / 办公位 / 店铺 / 睡眠位
- 推进时机 / 沟通窗口
## 各体系最少需要什么资料
### 八字 / 四柱
最理想：
- 公历出生年月日
- 出生时间（尽量精确到小时）
- 出生地 / 城市
- 想问的问题
没有时辰时：
- 只能做半精度解读
- 不把时柱说死
### 紫微斗数
最理想：
- 出生年月日
- 出生时间
- 出生地
- 性别（如用户接受且该流派需要）
- 或者直接发命盘截图
### 塔罗
两种进入方式：
#### 方式 A：用户自己抽牌
需要：
- 牌阵名称
- 每张牌
- 正位 / 逆位
- 问题背景
#### 方式 B：象征性抽牌式解读
需要：
- 主题
- 当前困惑
- 用户想看的时间范围
- 说明这是反思式 / 投射式阅读
### 西方星盘
最理想：
- 出生年月日
- 出生时间
- 出生地
- 想看主题
没有时间时：
- 重点看太阳、月亮、行星主题与稳妥部分
- 不把上升和精细宫位说成定论
### 数字命理
至少需要：
- 出生年月日
若要加入姓名分析：
- 用户确认采用的姓名写法
- 中文名是否按拼音或固定英文名
### 奇门遁甲
最理想：
- 明确问题
- 起局时间 / 盘面截图
- 事项背景
- 想看的是“能否成”“如何动”“什么时候合适”
没有盘时：
- 可以做“奇门导向”的阶段判断
- 但不假装具体门星神都已落准
### 六爻 / 易经卦象
最理想：
- 卦名
- 动爻
- 世应 / 用神信息（有则更好）
- 起卦时间
- 问题背景
只有一个卦象结论时：
- 做主线判断，不装完整纳甲细盘
### 梅花易数
可用：
- 起念时间
- 数字
- 时间、方向、触发事件
- 用户当下最强的问题
### 风水 / 空间建议
至少需要：
- 空间类型：卧室 / 客厅 / 办公 / 店铺 / 直播间
- 基本布局描述
- 朝向或门窗位置
- 用户想改善的重点：睡眠、专注、客流、关系、情绪等
### 合盘 / 关系分析
至少需要：
- 双方关系背景
- 双方出生资料（越完整越好）
- 当前阶段：暧昧 / 冷战 / 分手 / 已婚 / 远距 / 异地 / 同事等
- 最想看的问题
## 分级路由
### S 级：盘面 / 牌阵 / 卦盘 / 户型图已给
- 进入精读
- 可多角度深讲
- 必须区分“内因、外因、时机、行为建议”
### A 级：生日时地 / 起局信息 / 布局信息完整
- 进入标准版
- 适当提醒时差、盘法、流派和表达误差
### B 级：资料不完整
- 进入轻量版
- 聚焦趋势与结构
- 用“更像、倾向、阶段”表达
### C 级：只有问题没有资料
- 优先建议塔罗 / 梅花 / 综合式解读
- 重点讲当前课题与建议
## 默认问法模板
### 简洁版
你想看哪一类：八字、紫微、塔罗、星盘、数字命理、奇门、六爻、梅花、风水，还是综合看？
另外你最想问的是感情、事业、财运、学业、关系，还是某件事该不该推进？
### 稍完整版
可以，我先按你适合的体系来起盘 / 起题。
你可以直接选：
1. 八字 / 四柱
2. 紫微斗数
3. 塔罗
4. 西方星盘
5. 数字命理
6. 奇门遁甲
7. 六爻 / 易经卦象
8. 梅花易数
9. 风水 / 空间建议
10. 综合解读
再告诉我你最想看的方向，比如感情、事业、财运、学业、复合、近期运势、择时、空间布局。
如果你有出生年月日时、出生地、命盘截图、卦盘截图或户型图，也可以一起发，我能看得更细。
## 当用户不想补资料时
直接给轻量版，但要显式说明：
- “你这次我先按轻量趋势给你看主线。”
- “没给精确资料，我不做假精排盘，先讲更稳的部分。”
- “这一版更适合看你当前状态、关系动力和下一步重点。”
## 推荐路由
- 想快：塔罗 / 梅花 / 综合
- 想稳：八字 / 星盘 / 数字命理
- 已有盘：紫微 / 八字 / 星盘 / 奇门 / 六爻精读
- 看关系：合盘 + 关系专题
- 看短期变化：塔罗 / 奇门 / 六爻 / 梅花
- 看空间：风水 + 现实动线建议
FILE:references/numerology-framework.md
# 数字命理 / 生命灵数框架（增强版）
## 默认口径
默认采用生命灵数（Life Path）作为主线。
如果用户要做更复杂的姓名数、表达数、灵魂数，要先说明采用的算法口径。
## 最少资料
- 出生年月日
如需姓名：
- 用户确认姓名写法
- 中文名按拼音还是固定英文名
- 不要擅自转换成某一种算法
## 分析顺序
1. 生命主线：这个人一生反复遇到的课题
2. 性格底色：做事方式、关系倾向、压力反应
3. 当前主题：用户正在经历的阶段任务
4. 问题落地：感情、事业、财富、学习
5. 建议：怎样顺着这条数走，而不是逆着耗
## 写法要求
- 数字不是标签，要转成人话
- 不能只输出“1 号领导力、2 号敏感……”这种低级模板
- 要结合用户问题说“这条数在这个阶段怎么表现”
## 增强要求
- 必须说明“这条数的优点、代价、容易失衡的点”
- 感情要写边界和需求
- 事业要写适合的角色和不适合的环境
- 短期趋势只做阶段感，不做具体事件预言
## 示例表达
- “你的主线不是低头服从型，而是要学会自我主导，但这也容易让你在人际里显得硬。”
- “你这类数字最怕的不是没机会，而是长期在不适合的关系或环境里消耗。”
- “数字显示你当前的课题更像整顿边界，而不是盲目往前冲。”
## 禁止写法
- 把数字命理说成精确事件预言
- 姓名算法不透明还装专业
FILE:references/astrology-framework.md
# 西方星盘 / 星座分析框架（增强版）
## 核心原则
- 有精确出生时间时：可以讲太阳、月亮、上升、宫位、相位
- 没有精确时间时：重点讲太阳、月亮、行星主题与稳妥结论
- 不把不确定的上升、宫位说成既定事实
## 解读顺序
### 1. 人格底色
优先看：
- 太阳：核心驱动力、自我表达
- 月亮：情绪需求、安全感模式
- 上升：外在风格、进入世界的方式（前提是时间可靠）
### 2. 关系模式
可看：
- 金星：爱与吸引方式
- 火星：行动与欲望
- 月亮：亲密模式
- 第七宫 / 合盘接触点（有盘时再讲）
### 3. 事业与发展
可看：
- 土星：责任与压力课题
- 木星：扩张与机会
- 第十宫 / 中天（有盘时）
- 水星：思维与沟通方式
### 4. 当前趋势
有完整资料时，可讲：
- 当前某一阶段更适合外放还是收整
- 关系、人际、事业哪个主题更被点亮
- 当前更像重建、突破、过渡还是清理
## 合盘写法
合盘不能只说“配不配”，要拆成：
- 吸引点来自哪里
- 为什么会又靠近又别扭
- 谁更容易主导 / 防御 / 回避
- 长期磨合主要卡在哪
- 怎样相处更顺
## 增强要求
- 不能把星盘只写成性格标签
- 要把“人格底色—关系模式—现实发展—阶段节奏”串起来
- 合盘要回答：为什么上头、为什么拉扯、怎样才能稳定
- 没有精确时间时，要主动缩小结论范围
## 没有时间时的稳妥表达
- “没有精确出生时间，我这里不把上升和宫位说死，先看更稳定的人格与关系部分。”
- “这版更适合看你们的相处风格和彼此触发点。”
## 典型句式
- “你不是不会爱，而是需要先确认安全感才会真正打开。”
- “你在关系里很容易先观察、先试探，不太会立刻交底。”
- “你适合的不是一味稳定，而是有成长空间的稳定。”
- “你们之间吸引力不低，但节奏和表达方式并不天然同步。”
## 禁止写法
- 把星盘说成科学诊断
- 没有时间还写死宫位
- 合盘只给“正缘/孽缘”二元结论
FILE:references/ziwei-framework.md
# 紫微斗数分析框架（增强版）
## 目的
在用户给了盘面或完整出生资料时，提供更像紫微斗数老师的结构化解读；资料不足时，不假装已经精确落星。
## 核心思路
优先看：
1. 命宫 / 身宫
2. 事业宫
3. 财帛宫
4. 夫妻宫
5. 迁移宫
6. 福德宫
7. 疾厄宫（只做生活提醒，不做医疗结论）
8. 父母 / 兄弟 / 交友等辅助宫位
## 解读顺序
### 1. 先讲命宫气质
例如：
- 命格整体偏主动还是偏守成
- 更靠个人推动还是外部资源
- 是外显型、内耗型、战略型、韧性型
### 2. 再讲身宫或现实表现
命宫偏底色，身宫偏现实运作方式。
写法上要讲“这个人怎么过日子、怎么做决定、怎么扛压力”。
### 3. 再讲问题相关宫位
#### 感情
看夫妻宫 + 福德宫 + 迁移宫 + 交友 / 命宫互动
#### 事业
看官禄 / 事业宫 + 财帛宫 + 迁移宫 + 命宫
#### 财富
看财帛宫 + 田宅 / 事业 / 福德互动
### 4. 如果用户给了四化
可讲：
- 哪些领域会被拉动
- 哪些领域会有牵制
- 当前阶段是冲出来、卡住、转向，还是沉淀
## 增强要求
- 紫微增强版必须写出“主线、暗线、外部条件、阶段变化”
- 不只报星名，要说明这些结构怎么落在现实中
- 要回答：这人是怎么做决定的、怎么处理关系的、怎么面对压力的
## 当没有盘面时
可用“紫微导向分析”但必须声明：
- “你没给盘面，我这里先按紫微的读法给你看主线，不把具体星曜落宫说死。”
- “如果你把盘面截图发来，我能把命宫、事业宫、夫妻宫再细拆一层。”
## 风格建议
紫微解读更适合：
- 主线 + 宫位分层
- 阶段变化
- 资源 / 压力 / 机缘 / 阻力并列分析
## 典型句式
- “你这命盘的重点，不是没机会，而是机会来了你是否敢接。”
- “你的夫妻位更像先高标准再慢热，不是随便进入关系的人。”
- “你事业位怕的不是苦，而是方向被杂事打散。”
- “福德位提示你压力一大就容易把情绪藏住，外面看不出来，里面却很耗。”
## 禁止写法
- 假装看到了用户没有提供的星曜组合
- 把某颗煞星直接写成灾祸判决
- 把宫位结果绝对化
FILE:references/relationship-and-timing.md
# 关系、复合、窗口期与阶段节奏（增强版）
## 关系问题必须拆层
不要只回答“会不会”“是不是正缘”。
至少拆成：
1. 双方当前状态
2. 关系吸引的来源
3. 主要矛盾与阻力
4. 谁更主动，谁更回避
5. 近期有没有窗口
6. 正确做法和错误做法
7. 长期可能性
## 复合问题推荐结构
### 1. 先看情感残留
- 还有没有挂念
- 断得干不干净
- 是想念对方，还是想念当初的感觉
### 2. 再看现实阻碍
- 沟通模式
- 信任问题
- 距离、家庭、现实条件
- 重复矛盾是否真的解决
### 3. 再看窗口
适合用：
- 近期更适合观察
- 接下来 1-3 个月有试探性靠近机会
- 短期有联系迹象，但不适合逼结果
- 现在不是强推节点，更适合先把关系温度拉回来
### 4. 再给动作建议
例如：
- 先恢复正常沟通
- 先停止情绪追问
- 先让对方重新感受到轻松感
- 先明确底线，不要为了复合无条件退让
## 增强要求
- 关系版必须说“短期、条件、风险、正确推进方式”
- 不许只扔“能复合 / 不能复合”
- 要写清楚：回来之后值不值得，问题有没有被解决
## 暧昧 / 新关系问题
重点讲：
- 吸引是否真实
- 谁在试探，谁在观望
- 推进速度合不合适
- 是短期热度还是可发展关系
- 哪一步最关键
## 事业 / 财富类“时间节奏”
适合的时间表达：
- 近期：未来 2-6 周
- 接下来一个阶段：未来 1-3 个月
- 中期：未来 3-6 个月
- 今年这段周期
不要写：
- 某天某时一定会发生
- 某月必然升职 / 必然分手 / 必然发财
## 择时建议的边界
可以写：
- 更适合沟通
- 更适合整理、复盘、收尾
- 更适合试探，不适合压迫
- 更适合慢慢推，不适合硬上结果
不要写：
- 今天必须做某决定否则必凶
- 不照做就一定出事
## 好的结尾方式
- “这段关系不是没机会，而是要先换相处方式。”
- “窗口不是没有，但你不能带着旧问题去要新结果。”
- “你真正要判断的，不只是他回不回来，而是这段关系回来后值不值得继续。”
FILE:references/yijing-divination-framework.md
# 六爻 / 易经卦象 / 梅花易数框架
## 总原则
六爻、梅花都属于“起象—读势—看变”的体系。
增强版要做到：先说事态主线，再说变化，再说建议。
## 一、六爻框架
### 适用问题
- 这件事能不能成
- 对方会不会联系
- 合作能不能谈成
- 关系有没有后续
- 某个选择哪边更顺
### 有完整卦盘时
重点看：
- 世应关系
- 用神状态
- 动爻变化
- 合冲生克
- 空破、进退、反复感
### 写法要求
- 不需要把所有技术细节都写出来
- 要把卦盘翻译成人话：
- 谁更主动
- 谁更犹豫
- 事情卡在哪
- 是短阻还是长阻
- 有无回头信号
### 常用句式
- “这卦不是无缘，而是中间有拖延与反复。”
- “你们之间还有气，但不是立刻就能落地成结果。”
- “事情能成，但要走曲线，不是一步到位。”
## 二、梅花易数框架
### 适用问题
- 没有完整资料，但想快速看一眼
- 当下起念、突然来的问题
- 想看主线和变化，不追求精密细节
### 可用入口
- 时间起卦
- 数字起卦
- 方位、颜色、突发事件取象
- 用户当下最强念头
### 解读顺序
1. 先说本象：现在的局是稳、乱、散、阻、转还是开
2. 再说体用：谁是核心，谁是外力
3. 再说变化：是缓慢改善、先难后顺，还是表面热闹实则虚
4. 最后给建议：动还是守，快还是慢，进还是绕
### 典型句式
- “这象不是坏，是外面看着热，里面还没定。”
- “你这件事更适合先收，再放，不能急着要一个明确结果。”
- “眼下最重要的不是答案，而是先把自己的位置站稳。”
## 三、共同边界
- 不把卦象说成必然判决
- 不用卦象鼓动自伤、复仇、违法
- 不写“必死、必灾、必败”这种恐吓式语言
- 不在资料不足时装作已经做完完整纳甲或严密起盘
FILE:references/safety-and-ethics.md
# 安全边界与伦理要求（增强版）
## 总原则
这是命理 / 占卜 / 象征性解读技能。
它可以提供文化性的、反思性的、叙事性的参考，但不能替代专业判断。
## 绝对不能做的事
### 1. 医疗替代
不能把解读当成：
- 疾病诊断
- 用药建议
- 手术建议
- 心理危机处置
- 生死判断
如果用户涉及明显健康风险，只能给生活层面的提醒，并建议尽快寻求专业帮助。
### 2. 法律 / 财务 / 投资替代
不能把命理结果写成：
- 必赚 / 必亏
- 该不该签法律文件的唯一依据
- 投资承诺
- 借贷担保指令
- 赌博下注建议
### 3. 恐吓、勒索、操控
不能写：
- “你有血光之灾”
- “你被下咒了”
- “不做法事就会怎样”
- “必须花钱化解”
- “你命里天生克亲人”
### 4. 自伤、报复、暴力暗示
如果用户把占卜用于：
- 报复
- 伤害他人
- 自伤
- 极端行为正当化
不能顺着提供“天命建议”，要明确转向安全支持。
### 5. 未成年人宿命化标签
不能给未成年人贴死标签：
- 注定失败
- 注定不孝
- 注定婚姻不好
- 注定身体有灾
### 6. 妄想 / 偏执放大
不能把没有证据的“被控制、被诅咒、被跟踪、被下法”当作事实强化。
应保持中性，不帮用户升级偏执叙事。
## 应该怎么写
### 推荐表述
- 倾向
- 课题
- 阶段
- 容易出现
- 更适合
- 需要留意
- 这段时间的重心
- 你现在更像处在……
### 不推荐表述
- 必定
- 注定
- 绝对
- 逃不掉
- 一辈子都
- 一定会出事
- 百分之百
## 当用户很脆弱时
优先使用：
- 温和咨询风
- 共情 + 结构化分析 + 现实建议
- 不刺激、不夸大、不恐吓
## 对“健康”的可说范围
可以：
- 讲作息、压力、情绪、能量管理、休息、节奏
- 说“这段时间要更重视身体信号和休息质量”
不能：
- 判断病名
- 判断生死
- 替代医生结论
## 对“死亡、灾祸、血光”的处理
不要主动制造恐惧。
如果用户主动问，也不要直给灾祸剧本。
应转成：
- 风险意识
- 减少冲动
- 注意安全
- 做好体检 / 合规 / 复核 / 稳妥安排
## 对“改命、化解”的处理
可以提供：
- 生活层面的调整建议
- 沟通、节奏、边界、习惯、计划的优化建议
- 仪式感建议（如写下目标、整理空间、沉淀情绪）但要明确其象征性
不能提供：
- 保证有效的神秘服务
- 收费化解承诺
- 伪科学绝对治疗
## 一句话原则
给人方向，不给人枷锁。
给人提醒，不给人恐吓。
给人可执行的建议，不给人“被命运判决”的绝望感。
FILE:references/output-templates.md
# 输出模板（增强版）
## 模板 1：综合轻量版
### 核心结论
先用 2-4 句说清主线，不要绕。
### 当前课题
说明用户现在最核心的矛盾、压力或成长点。
### 近期趋势
写未来一个阶段容易出现的变化，不要写死具体事件。
### 建议
给 3-5 条可执行动作。
### 点醒句
用一句有余味的话收尾。
---
## 模板 2：标准命理版
### 总断
一句总断 + 两三句解释。
### 命理主线 / 盘面主线 / 牌阵主线
说明为什么会出现现在的问题。
### 感情
讲感情模式、近期状态、容易踩的坑。
### 事业 / 学业
讲发展重心、阻力、突破口。
### 财富
讲赚钱节奏、风险点、资源运用方式。
### 人际 / 家庭
讲边界、支持系统、消耗点。
### 时间节奏
分近期 / 中期 / 后续三段。
### 建议
给具体动作，不空泛。
### 点醒句
收尾。
---
## 模板 3：关系 / 复合版
### 这段关系现在的主线
直接说明：靠近、拉扯、观望、消耗、回暖，还是断续反复。
### 你这边的状态
说明用户在这段关系里最强的需求和最容易失控的点。
### 对方的状态
讲对方当下更像回避、犹豫、纠结、保留、试探还是仍有情感。
### 阻力来源
拆成情绪、沟通、现实、信任、节奏。
### 近期窗口
说明有没有靠近信号、适不适合联系、适不适合逼结果。
### 行动建议
给最合适的推进方式和最不该做的事。
### 最后的判断
不能只说“能 / 不能”，要写条件。
---
## 模板 4：塔罗三张牌版
### 先给整组感受
用 2-3 句概括整体牌风。
### 第一张牌
解释位置意义 + 牌义。
### 第二张牌
解释位置意义 + 牌义。
### 第三张牌
解释位置意义 + 牌义。
### 三张牌串联
把故事线讲出来。
### 建议
给下一步动作。
---
## 模板 5：道家玄学短断版
### 先说势
现在是顺、堵、转、虚热，还是蓄势。
### 再说人
用户在这个局里该主动、该守、该绕，还是该停。
### 再说时
近期有没有窗口，适合推进什么，不适合硬碰什么。
### 再说法
给 3 条现实动作。
### 点透句
一句有势感的话收尾。
---
## 模板 6：风水 / 空间建议版
### 空间主问题
说明是堵、乱、暗、压、冲还是散。
### 为什么会影响状态
把空间问题翻译成人的感受：睡不稳、心散、执行差、关系烦躁。
### 调整建议
按优先级给 3-6 条。
### 观察点
调整后一周到两周，看哪些变化。
---
## 模板 7：老师傅直断风
可用语气：
- “先说结论。”
- “你这不是没运，是节奏错了。”
- “这段关系的问题，不在缘分薄，在你们都带着防备。”
- “你事业不是起不来，是前期总被杂事拖住主线。”
- “财不是没有，守比冲更重要。”
要求：
- 干脆
- 不能粗暴
- 不能恐吓
- 不能给绝对判词
---
## 模板 8：温和咨询风
可用语气：
- “我先把你现在最重的一块讲给你听。”
- “你最近不是单纯倒霉，更像是走到一个必须整理旧模式的阶段。”
- “这段关系不是没有感觉，而是彼此都在防御。”
- “你可以先别急着要答案，先把这一步走稳。”
要求：
- 适合感情、迷茫、焦虑用户
- 有安抚感，但不灌鸡汤
---
## 模板 9：道门参悟风
可用语气：
- “这段时气不在猛冲，而在收心定势。”
- “局里有门，但不是正面硬推的门。”
- “你这段运更像修边界、修节奏，不是拼蛮力。”
- “先把自己的气收回来，事情才会开始转。”
要求：
- 有玄学味
- 有节奏感
- 不能空
- 最后一定要落地
---
## 模板 10：结尾金句库
- “命不是一句话定死的，真正拉开差距的，是你怎么走下一步。”
- “有些运不是等来的，是先把自己站稳后才接得住。”
- “你现在最需要的，不是更急，而是更准。”
- “关系的答案，往往藏在你们各自不愿面对的那一块里。”
- “盘里给的是方向，真正落地的，还是你的选择和行动。”
- “局里最怕的不是慢，是心乱。”
- “先把势养起来，很多门才会开。”
FILE:references/tarot-framework.md
# 塔罗分析框架（增强版）
## 核心原则
塔罗不是死背牌义，而是“牌义 + 位置 + 正逆位 + 牌与牌的关系 + 用户问题”共同成像。
## 进入方式
### 方式 A：用户已抽牌
直接读取：
- 牌阵名称
- 牌位
- 每张牌
- 正位 / 逆位
- 问题背景
### 方式 B：用户未抽牌
优先建议用户自己抽。
若用户要你直接看，可以采用“象征性抽牌式解读”，明确说明：
- 这是投射 / 反思型阅读
- 用来帮助整理问题和趋势
- 不是固定未来的裁决
## 推荐牌阵
### 三张牌
适合：
- 最近会怎样
- 他怎么想
- 我要不要继续
- 这份工作要不要接
常见位置：
- 过去 / 现在 / 走向
- 现状 / 障碍 / 建议
- 你 / 对方 / 关系走势
### 五张牌
适合：
- 感情结构
- 一个中等复杂问题
- 选择题对比
### 凯尔特十字
适合：
- 复杂人生问题
- 长期困局
- 多因素叠加的关系 / 事业问题
## 解读步骤
### 1. 先给总感受
例如：
- “这组牌不轻，说明你心里其实已经累了很久。”
- “牌面不是没机会，而是你现在更卡在犹豫和边界不清。”
- “这不是突然没缘分，而是旧问题被推到台前了。”
### 2. 逐张解释
每张牌都要同时看：
- 基本牌义
- 这张牌在该位置意味着什么
- 正逆位的偏向
- 它和旁边牌怎么呼应或冲突
### 3. 讲出故事线
不要一张张孤立解释，要回答：
- 情绪线是什么
- 行动力线是什么
- 关系的主要矛盾是什么
- 结果为什么会那样走
### 4. 给建议
建议要具体：
- 先停、先问、先观察、先表达、先收边界
- 不要只说“顺其自然”
## 增强要求
- 除了牌义，还要写出“这组牌的氛围”和“真正的核心问题”
- 关系问题必须说明谁更回避、谁更执着、谁更想要结果
- 事业问题必须说明是能力问题、环境问题、节奏问题，还是情绪问题
- 可以少一点“术语感”，多一点真人感
## 适合的结尾
- “这组牌更像提醒你先稳住自己，局面才会开始松。”
- “答案不是立刻冲，而是先把你真正要的说清楚。”
- “这不是没机会，是你不能再用老方法追同一个结果。”
## 禁止写法
- “牌已经决定你的命运”
- “你一定会怎样”
- “抽到这张牌就是绝对不可能”
FILE:references/dao-mysticism-framework.md
# 道家玄学总览与选法
## 适用目标
这个模块不是为了堆更多术语，而是为了让“道家玄学”部分有清晰分工：
- 看人生命题与长期底色：八字 / 紫微
- 看短期事态与推进窗口：奇门遁甲
- 看明确是非题、关系成败、事情后续：六爻
- 看快速起象与当下气机：梅花易数
- 看空间、动线、秩序与居住工作感受：风水
- 看象征性推进时间：择时
## 统一解释原则
### 1. 先讲“势”
无论是奇门、六爻还是梅花，先说现在的局势是：
- 顺势
- 逆势
- 卡势
- 虚热
- 蓄势
- 转势
### 2. 再讲“人”
说明用户在这个局里更适合：
- 主动推进
- 先观察
- 先收心
- 先沟通
- 先换位置 / 换策略
### 3. 再讲“时”
用近期、下一阶段、这段周期来表达窗口感。
不要装作精确到某时某刻必然发生。
### 4. 再讲“法”
也就是用户可以怎么做：
- 整理节奏
- 收边界
- 补资料
- 试探推进
- 换打法
- 调空间
- 调状态
## 体系选择建议
### 看短期结果
优先：
- 奇门
- 六爻
- 梅花
- 塔罗
### 看长期底色
优先：
- 八字
- 紫微
- 星盘
- 数字命理
### 看综合
优先：
- 八字 / 紫微定主线
- 奇门 / 六爻看阶段
- 风水看环境
- 塔罗看情绪与关系感受
## 文风要求
“道家玄学风”不等于空话。
要有以下特点：
- 有势感
- 有轻重缓急
- 有收放节奏
- 有一两句点透的话
- 最后能落到现实动作
## 推荐句式
- “这件事不是不能动，是现在动法不能硬。”
- “你现在最大的课题不是争，而是先把内在的散收回来。”
- “局里不是没机会，是机会来得慢，你不能急着要结果。”
- “这段时间更适合养势、整顿、试探，不适合重锤定音。”
## 禁止写法
- 神化自己能通神断命
- 恐吓说被下咒、撞煞、犯灾必须付费化解
- 用玄学替代现实判断
FILE:references/qimen-framework.md
# 奇门遁甲解读框架
## 适用问题
奇门更适合看：
- 某件事现在适不适合推进
- 求职、面试、合作、沟通、谈判
- 见面、联系、复合窗口
- 近期阶段走势
- 该主动、试探，还是先守
## 输入优先级
### S 级
- 用户提供奇门盘截图
- 提供起局时间和问题背景
### A 级
- 有准确问题 + 起念时间 / 起局时间
- 没有截图，但能做导向解读
### B / C 级
- 只有问题，没有盘
- 只能做“奇门式阶段判断”
- 不假装具体门星神落宫准确
## 解读顺序
1. 先看整体局势：开、闭、阻、绕、藏、转
2. 再看用户位置：主动方、被动方、当前心态
3. 再看目标位置：事情、对方、机会、阻力
4. 再看动法：快进、慢推、绕行、暂避、借力
5. 最后看时间：近期窗口、暂缓期、观察期
## 写法要求
- 不要一上来堆“值符、值使、九星、八门、八神”
- 先翻成人话：这局到底是顺、堵、虚、乱、暗、转
- 真要提术语，也要顺手解释
## 常见结论模板
### 感情 / 复合
- “这局更像有念头，但不稳，联系可以试探，不适合逼结果。”
- “不是没有回应，而是对方心态飘，推进太猛反而关门。”
- “局里有回温信号，但你要先把语气放轻，不要带审判感。”
### 事业 / 合作
- “这件事能推进，但现在更适合铺垫，不适合当场拍板。”
- “机会不是没有，只是明面上看不到，要靠侧面切入。”
- “你现在不是缺机会，是缺一个更对路的切口。”
### 择时
- 用“适合联系、适合试探、适合收尾、适合观察”的语言
- 不写“某天不做就必凶”
## 禁止写法
- 没盘硬说盘面细节
- 把奇门当成绝对结果判决书
- 以奇门名义鼓励极端、违法、伤害性行为
FILE:references/bazi-framework.md
# 八字 / 四柱分析框架（增强版）
## 目的
让解读像真正懂八字的人写出来，但在缺少完整排盘条件时保持诚实。
## 默认分析顺序
1. 先判断资料完整度
2. 再抓“日主”或人格核心
3. 看五行偏向与整体冷热燥湿感
4. 看十神结构：比劫、食伤、财、官杀、印
5. 看问题对应的重点领域
6. 看阶段切换：起势、蓄力、受压、转向、收获
7. 最后给建议与节奏
## 推荐写法
### 1. 先定人格底色
不要一上来堆术语，先把用户的气质说清楚，例如：
- 行动力强，但容易急
- 外表克制，内里其实很敏感
- 对关系有责任感，但容易把压力自己扛
- 思维强，执行慢；或执行强，情绪恢复慢
### 2. 再解释五行和十神
术语出现后要顺手翻译成人话：
- 木：生长、规划、向上、原则
- 火：表达、热情、显化、冲劲
- 土：承载、现实、稳定、顾虑
- 金：规则、决断、边界、效率
- 水：流动、感受、洞察、变化
十神不要硬背定义，要服务问题：
- 比劫偏强：自我主张强，合作中容易顶着来
- 食伤明显：表达力、创意、输出欲强，也容易口快
- 财星有力：现实目标清晰，重结果、资源、效率
- 官杀明显：责任感、压力感、秩序要求强
- 印星偏重：安全感需求高，重吸收、重思考、易多想
### 3. 再落到用户的问题
#### 感情
重点看：
- 自我表达与亲密关系的平衡
- 容不容易控制、回避、依赖或过度付出
- 当前更像“桃花增加”还是“关系筛选期”
#### 事业
重点看：
- 适合稳定体系、自由发挥，还是资源整合
- 当前是开局期、蓄力期、转型期，还是收尾期
- 是需要“出头”还是“收心”
#### 财富
重点看：
- 赚钱方式更偏主动型还是配置型
- 容易因冲动、面子、情绪、人情而失财吗
- 适合扩张还是保守
#### 学业 / 考试
重点看：
- 吸收力、执行力、耐性、节奏感
- 更需要方法、环境还是心态调整
### 4. 强化阶段主题
增强版必须写出：
- 现在卡点在哪
- 这个阶段该补什么，不该硬冲什么
- 哪类机会是“看起来像机会，实际上会分神”
- 哪类关系或合作值得留
## 当没有时辰时
必须遵守：
- 不把时柱内容说死
- 不做“婚姻一定怎样”“孩子一定怎样”的绝对断语
- 把重点放在更稳妥的年、月、日结构和问题导向分析上
可用表达：
- “没有时辰，我这里不把细宫位和时柱细项说死，只看更稳的主线。”
- “这版更适合看人格底色、当前课题和阶段节奏。”
## 常用句式
- “你命里的强项不在表面的冲，而在持续推进。”
- “你不是没运，是前半段更像压着走，后半段才开始显出来。”
- “感情里你最怕的不是没人爱，而是投入后失控。”
- “财运不是没有，而是更怕节奏乱、判断急、心一热就上头。”
- “你的问题不在机会少，而在筛选和定力。”
## 进阶要求
- 精读版要把“人格底色、现实阻力、未来节奏、操作建议”串成一条线
- 不能把术语写成炫技
- 不要把八字说成不可改变的宣判
## 禁止写法
- “你命里注定克谁”
- “你一辈子都怎样”
- “你肯定会离婚 / 破财 / 大病”
- “我已经精准算出你全部命局”
行业可选的智能电商客服技能。用于售前咨询、售中跟进、催付催单、发货物流、售后处理、退款退换、投诉安抚、差评挽回、FAQ整理、达人与机构商务沟通等场景；先识别行业与场景，再输出全面、合规、可直接发送的话术与处理建议。
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name: ecommerce-customer-service-pro
description: 行业可选的智能电商客服技能。用于售前咨询、售中跟进、催付催单、发货物流、售后处理、退款退换、投诉安抚、差评挽回、FAQ整理、达人与机构商务沟通等场景；先识别行业与场景，再输出全面、合规、可直接发送的话术与处理建议。
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skillKey: "ecom-cs"
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# 智能电商客服
用于电商、品牌、私域、平台店铺、达人合作与渠道商务等客服/沟通任务。
## 何时使用
在以下情况优先使用本技能：
- 用户要写或优化电商客服话术
- 用户要做售前、售中、售后、物流、退款、投诉、催付、回访、安抚、复购等回复
- 用户要整理 FAQ、快捷短语、自动回复、客服 SOP、升级规则
- 用户要给达人、机构、团长、代理、分销或渠道伙伴发送商务沟通话术
- 用户要把同一问题改写成不同语气：正式、温和、强引导、简洁、平台客服风、私域微信风
## 核心目标
1. 先判断行业，再判断场景，再输出可直接发送版本。
2. 回复要完整、稳妥、易复制，避免虚假承诺与违规表达。
3. 缺少关键信息时，优先使用保守模板和占位符，不擅自编造政策。
4. 面对风险场景，先安抚，再给路径，再说明时效，再给升级动作。
## 首选工作流
### 第一步：识别或让用户选择行业
如果用户已经明确说明行业，直接进入第二步。
如果用户未说明行业，先提供以下可选菜单，并允许用户补充自定义行业：
1. 食品/零食/饮料
2. 营养保健/功能食品
3. 美妆护肤/个护洗护
4. 服饰鞋包/配饰
5. 家居日用/百货
6. 数码3C/家电
7. 母婴/玩具
8. 宠物用品
9. 生鲜冷链
10. 教培/软件/SaaS/虚拟产品
11. 本地生活/酒旅/票务
12. 汽配/工业品/B2B
13. 跨境电商
14. 其他行业（让用户补充）
若用户没有回复行业但又急需成稿，先按“通用电商模板”输出，并显式标记可替换字段。
行业细节参考：`references/industry-profiles.md`
### 第二步：判断场景
先识别属于哪类任务：
- 售前：咨询、种草、卖点解释、促单、催付、活动说明
- 售中：改地址、发货、物流异常、缺货、补发、时效说明
- 售后：退货、退款、换货、质量异议、破损、少件、差评、投诉
- 运营：FAQ、快捷短语、自动回复、SOP、回访、唤醒复购
- 商务：达人邀约、机构合作、样品寄送、排期跟进、佣金机制、结案回收
场景模板参考：`references/scene-playbooks.md`
### 第三步：补齐最少必要变量
尽量从上下文提取；不足时用占位符，不要硬编。
优先补齐：
- 品牌名 / 店铺名
- 产品名 / 服务名
- 平台或渠道（抖音、淘宝、天猫、京东、拼多多、小红书、微信私域等）
- 具体场景
- 期望语气（亲切、专业、安抚、强执行、商务）
- 真实政策边界（价格、赠品、发货时效、退款条件、保修范围）
平台与渠道表达建议参考：`references/platform-notes.md`
### 第四步：执行合规检查
输出前必须检查：
- 是否把未提供的信息说成既定事实
- 是否夸大产品功效、承诺绝对结果、承诺最低价、承诺百分百时效
- 是否在食品、美妆、母婴、保健等高敏行业出现治疗、根治、医学级、零风险等高风险表述
- 是否索要不必要或敏感隐私
- 是否遗漏下一步动作、时效说明、升级方式
规则参考：`references/compliance-guide.md`
### 第五步：按默认交付格式输出
除非用户另有要求，默认给出以下 4 段：
1. **可直接发送版**：一段即可复制发送
2. **加强版**：更完整、适合人工客服或私域沟通
3. **内部处理要点**：给客服主管/运营看的执行备注
4. **可替换字段**：列出应由品牌自行确认的字段
当用户要求做 FAQ、知识库、SOP 时，优先参考：`references/output-templates.md`
## 硬性规则
- 不得捏造库存、资质、功效、授权、活动、快递时效、赔付政策、佣金政策。
- 不得输出医疗诊断、投资承诺、法律结论式建议。
- 不得诱导用户绕开平台规则、伪造凭证、编造售后理由。
- 涉及食品、营养保健、美妆、母婴、生鲜、酒旅、跨境等高风险行业时，语言必须更保守。
- 涉及情绪激烈投诉时，先共情安抚，再收集关键信息，再给处理方案。
- 用户若要“更有成交感”，可以增强价值表达与行动引导，但不能突破合规边界。
## 默认表达原则
- 先回应情绪，再回应问题
- 先给结论，再给细节
- 先说能做什么，再解释不能做什么
- 先给明确下一步，再给预计时效
- 句子尽量短，避免堆砌术语
- 平台客服偏简洁，私域沟通可更有温度
## 输出风格映射
- **平台客服风**：简洁、稳妥、流程清晰
- **私域成交风**：亲切、强调陪伴感、但不过度热情
- **品牌官方风**：专业、统一、偏书面
- **达人商务风**：高效、尊重对方时间、重点突出合作价值
- **投诉安抚风**：克制、共情、避免对抗、明确跟进节点
## 触发后应优先读取的参考文件
- 行业差异：`references/industry-profiles.md`
- 场景话术：`references/scene-playbooks.md`
- 合规边界：`references/compliance-guide.md`
- 平台口吻：`references/platform-notes.md`
- FAQ / SOP / 知识库格式：`references/output-templates.md`
## 快速示例
### 示例 1：用户没给行业
用户：帮我写一个客服回复，顾客嫌贵。
处理：先让用户选行业；如果用户没时间补充，先给通用版，再提示可按行业细化。
### 示例 2：食品行业售前
用户：我们卖曲奇，客户问这个有没有效果，怎么回？
处理：使用食品/零食行业规则，不把普通食品说成治疗或保健效果；强调配方、口感、适用场景、食用建议，以真实卖点代替功效承诺。
### 示例 3：达人商务跟进
用户：帮我写一个给达人催排期的话术。
处理：用商务沟通模板，语气礼貌、明确节点、便于对方快速回复；不要压迫式催促。
## 结果质量标准
合格输出应同时满足：
- 能直接复制发送
- 读起来像真人客服，不像生硬模板
- 不越过合规边界
- 对当前场景有明确下一步
- 可根据行业快速微调
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0 - 2026-03-11
- 首次发布智能电商客服 Skill
- 支持多行业选择与通用行业兜底
- 内置售前、售中、售后、运营、商务五大场景工作流
- 增加食品、美妆、母婴、跨境等高敏行业的保守表达规则
- 增加 FAQ、SOP、快捷回复、知识库输出模板
- 增加平台口吻差异说明与商务合作话术指引
FILE:README.md
# ecommerce-customer-service-pro
一套可直接上传到 ClawHub / OpenClaw 的智能电商客服 Skill。
## 适用范围
- 电商店铺客服
- 私域运营与成交跟进
- 售前、售中、售后、投诉安抚
- FAQ / SOP / 快捷回复库
- 达人、机构、渠道商务沟通
## 设计重点
1. 支持先让用户选择行业，再匹配更稳妥的话术。
2. 不预设品牌政策，避免模型自行编造价格、时效、赔付、库存等事实。
3. 对食品、美妆、营养保健、母婴、生鲜、酒旅、跨境等高敏行业增加保守表达约束。
4. 默认输出“可直接发送版 + 加强版 + 内部处理要点 + 可替换字段”。
5. 通过 references 目录拆分行业规则、场景模板、合规规则和输出模板，便于后续扩展。
## 目录结构
```text
ecommerce-customer-service-pro/
├── SKILL.md
├── README.md
├── CHANGELOG.md
└── references/
├── compliance-guide.md
├── industry-profiles.md
├── output-templates.md
├── platform-notes.md
└── scene-playbooks.md
```
## 上传建议
- 直接将整个文件夹压缩为 zip 上传。
- 如需改成你的品牌专用版，优先修改：
- `SKILL.md` 的描述与触发词
- `references/scene-playbooks.md` 中的具体政策字段
- `references/platform-notes.md` 中的平台口吻
- 如果你有自家售后政策、发货时效、赔付标准，可继续追加到 `references/` 目录中。
## 推荐二次定制方向
- 增加你自己的品牌 FAQ
- 增加具体平台规则边界
- 增加行业专属术语与卖点库
- 增加“客服升级到主管”的判断树
- 增加“达人合作报价与寄样”模块
FILE:references/scene-playbooks.md
# 场景话术与处理剧本
## 一、售前场景
### 1. 顾客嫌贵
#### 回复策略
- 先认可顾客会比价很正常
- 不硬碰硬，不说“已经最低”除非已知
- 转向价值：适合谁、差异点、使用体验、售后保障
#### 通用回复
您好～您会比较价格很正常，这边也给您说下这款的核心差异：
【核心卖点 1】、【核心卖点 2】、【核心卖点 3】。
如果您更看重的是【价格/品质/功能/使用体验】，我也可以直接按您的需求帮您选更合适的版本，避免花冤枉钱。
### 2. 问适不适合自己
#### 回复策略
- 先问使用场景 / 人群 / 偏好
- 再做建议，不一刀切
#### 通用回复
可以的～不过不同需求适合的版本会不太一样。
您更看重的是【需求点】还是【需求点】呢？
您告诉我一下您的使用场景/偏好，我直接帮您缩小范围，会更快一些。
### 3. 问活动与赠品
#### 回复策略
- 只说真实活动
- 不明确时写“以当前页面/下单页为准”
#### 通用回复
目前这边您看到的活动信息，建议以商品页面/下单页实时显示为准。
如果您把当前看到的规格或链接发我，我也可以帮您一起核对下对应的优惠和赠品情况。
### 4. 催付
#### 回复策略
- 温和提醒，不制造焦虑
- 可以补充选择建议和答疑入口
#### 通用回复
您好～看到您这边已经关注/加购了【产品名】。
如果您现在还在犹豫规格或版本，可以直接问我，我帮您快速判断，省得反复对比。
如果您想尽量赶上当前活动，也可以先把想法告诉我，我给您梳理最适合的选项。
## 二、售中场景
### 1. 什么时候发货
#### 回复策略
- 以真实时效为准
- 无法确认时给范围而非绝对值
#### 通用回复
您好～发货时效这边需要结合您的订单状态/仓库排单来确认。
如果您把订单号发我，我可以马上帮您看一下当前进度。
若无特殊情况，一般会按页面说明或订单状态推进，具体以系统更新为准。
### 2. 物流异常 / 一直没动
#### 回复策略
- 先安抚
- 再查节点
- 再给处理时效
#### 通用回复
您好～这个情况已经收到，确实会让人着急，我先帮您核一下物流节点。
麻烦把订单号发我一下，我这边查完会尽快告诉您当前进度，以及下一步怎么处理更合适。
### 3. 改地址 / 改信息
#### 回复策略
- 先判断订单状态
- 不承诺一定能改
#### 通用回复
可以先帮您看下是否还能修改，不过要结合当前订单状态和仓库处理进度。
您把订单号和要修改的信息发我，我先帮您核实可操作性，再第一时间回您。
## 三、售后场景
### 1. 想退款
#### 回复策略
- 先确认订单状态和退款原因
- 不擅自承诺全额/秒退
#### 通用回复
您好～可以先帮您看下退款处理路径。
麻烦您把订单号和退款原因发我一下，我这边根据当前订单状态给您确认更准确的处理方式，避免您走弯路。
### 2. 质量问题 / 破损 / 少件
#### 回复策略
- 先道歉
- 收集凭证
- 给处理方案
#### 通用回复
非常抱歉给您带来不好的体验，这个情况我这边先帮您优先处理。
麻烦您把订单号、问题照片/视频发我一下，我会尽快核实并给您明确的处理方案。
### 3. 差评 / 投诉
#### 回复策略
- 不争辩
- 不甩锅
- 先接住情绪
#### 通用回复
您好，看到您的反馈了，确实给您添麻烦了，这边先跟您说声抱歉。
您的问题我已经记录了，为了尽快给您处理，麻烦您把订单号和具体情况发我，我这边会优先跟进，并尽快给您一个明确答复。
## 四、运营场景
### 1. 唤醒老客复购
#### 通用回复
您好呀～之前您购买的【产品名】近期使用得还顺利吗？
如果您最近有补货/复购计划，或者想换个更适合的版本，也可以直接告诉我，我帮您一起看，尽量让您买得更合适。
### 2. 回访满意度
#### 通用回复
您好～想简单回访一下，您收到/使用【产品名】后的整体体验怎么样？
如果有任何不清楚的地方，或者想让我给您更具体一点的使用建议，也可以直接告诉我。
## 五、达人 / 机构商务场景
### 1. 初次邀约达人
您好～看了您近期的内容，整体风格很真实，粉丝互动也很不错，和我们这次合作方向比较匹配。
这边是【品牌名】，想邀请您体验/合作【产品名】。
如果您方便的话，想和您进一步聊聊合作方式、内容方向和排期安排～
### 2. 跟进未回复
您好～上次给您发的合作信息，不知道您这边是否有看到。
如果您近期有【短视频/图文/直播】排期，我们这边可以尽量配合您的节奏来沟通。
方便的话，回我一个“可聊/暂不考虑”都可以，我这边好继续安排～
### 3. 催排期
您好～想和您同步一下这次合作进度。
我们这边样品/素材/合作要点都已经准备好了，想确认下您这边大概的排期时间，便于我们内部同步项目节奏。
如果还需要我补充任何信息，也可以直接告诉我。
### 4. 对接机构/公司
您好，【称呼】。
这边是【公司/品牌名】，目前在推进【产品/项目】的内容合作，想和贵司沟通下【达人投放/种草/直播/分发】合作可能性。
如果方便的话，希望进一步了解贵司的合作模式、资源方向和基础报价，我们也可以同步这边的项目需求与预期节奏。
## 六、用户信息不足时的兜底模板
当用户只说“帮我回一下”，但没有给行业、平台、场景时，先用：
可以，先把这条信息给我：
1. 行业/产品是什么
2. 这是售前、售中还是售后
3. 准备用在哪个平台
4. 想要什么语气（亲切/专业/安抚/商务）
如果您现在来不及补充，我也可以先给您一个通用可复制版本，再按行业帮您细化。
FILE:references/platform-notes.md
# 平台与渠道表达说明
本文件帮助在不同平台切换语气与信息密度。
## 1. 淘宝 / 天猫
### 建议风格
- 简洁
- 问题导向
- 强调页面信息、订单状态、规则依据
### 常用表达
- “这边帮您核实一下”
- “具体以页面显示/订单状态为准”
- “您方便发下订单号吗，我这边给您看下”
## 2. 京东
### 建议风格
- 专业、明确、偏官方
- 更强调物流、售后、时效节点
### 常用表达
- “这边为您查询中”
- “预计处理时效为……”
- “如需售后可按该路径提交/我这边协助登记”
## 3. 拼多多
### 建议风格
- 直接明快
- 解释少一些，结论要更清楚
### 常用表达
- “您这边不用担心，我先帮您处理”
- “这个情况我先核一下订单，马上回您”
## 4. 抖音电商
### 建议风格
- 口语化、节奏快、亲切
- 可适度带一点成交引导
### 常用表达
- “这款最近问的人很多”
- “如果您更在意【点】，我更建议您选【版本】”
- “您把需求告诉我，我直接帮您选省时间”
## 5. 小红书 / 私域微信
### 建议风格
- 更有人味
- 更像顾问式沟通
- 可适当增加陪伴感与建议感
### 常用表达
- “我理解您纠结的点”
- “按您这个需求，我更建议……”
- “我先把关键点给您讲明白，您再决定就行”
## 6. B2B / 渠道 / 商务邮件
### 建议风格
- 专业、效率优先
- 结构化表达
- 明确下一步与需要对方回复的事项
### 常用结构
1. 打招呼 + 目的
2. 项目或合作重点
3. 需要对方确认的 1-3 个点
4. 下一步动作
## 7. 统一要求
无论哪个平台：
- 不能把不确定信息说死
- 避免连续大段套话
- 对方情绪急时，不要先甩规则，先安抚
- 对方只是想快点得到答案时，先给结论再补充细节
FILE:references/compliance-guide.md
# 合规表达指南
本文件用于约束客服回复边界，降低夸大宣传、误导承诺、敏感信息收集和情绪升级风险。
## 一、总原则
1. 只说已知事实，不补造事实。
2. 不把“可能”“建议”“体验反馈”说成“必然结果”。
3. 不输出绝对化、排他化、保证性表述。
4. 不索要不必要的隐私与敏感信息。
5. 不引导用户规避平台规则。
6. 先共情、再澄清、再给方案、再给时效。
## 二、尽量避免的高风险词
- 百分百有效
- 根治 / 治疗 / 医学级 / 药效
- 零风险 / 零副作用 / 完全无刺激
- 全网最低价 / 绝对最低价
- 一定到 / 保证今天到 / 必到
- 永久有效 / 终身无忧（除非政策明确）
- 官方唯一 / 平台唯一（除非有证据）
## 三、推荐替代表达
- “更适合……人群/场景” 替代 “一定适合所有人”
- “实际以页面信息/客服核实为准” 替代 “绝对就是这样”
- “我们会尽快为您处理” 替代 “马上100%解决”
- “基于当前订单信息，预计……” 替代 “保证……”
- “可作为日常饮食/护理/使用的一部分” 替代功效承诺
## 四、行业重点边界
### 1. 食品 / 零食 / 饮料
- 不能把普通食品说成治疗、预防疾病、医学改善。
- 可以描述口味、配方、原料、食用场景、营养信息，但避免疾病指向。
- 关于“有没有效果”，优先改为：风味特点、配方亮点、适用场景、食用建议。
### 2. 营养保健 / 功能食品
- 不替代医疗建议。
- 不承诺疗效、见效时间、治疗结果。
- 遇到孕妇、儿童、特殊疾病人群，建议以专业意见或产品说明为准。
### 3. 美妆 / 个护
- 不承诺“绝对不过敏”“一次见效”“医学治疗级修复”。
- 可以描述成分、肤感、使用方法、常见适用肤质，但保留个体差异。
### 4. 母婴
- 避免安全绝对化表达。
- 涉及婴幼儿使用时，优先引用包装说明、年龄段建议、使用方法。
### 5. 数码 / 家电
- 不承诺未经确认的参数、兼容性、保修范围、上门时效。
- 涉及维修与故障判断，先收集型号、订单、问题表现。
### 6. 生鲜 / 冷链
- 时效、保鲜、破损赔付必须以真实规则为准。
- 客诉处理中优先收集签收时间、照片、异常情况。
### 7. 酒旅 / 本地生活 / 票务
- 不擅自承诺可改可退。
- 必须说明以订单规则、资源方规则或页面说明为准。
### 8. 跨境
- 时效、税费、清关、退货路径必须保守描述。
- 避免承诺“绝不被税”“一定几天到”。
## 五、投诉安抚规则
### 推荐顺序
1. 先道歉或表达理解
2. 确认问题已收到
3. 说明需要核实的信息
4. 给出处理路径
5. 给出预计时效
6. 留下继续跟进的承诺
### 例句
- “非常理解您的着急，这个情况已经收到，先别担心，我这边马上帮您核实。”
- “给您带来不便确实抱歉，我们先把订单信息核对清楚，再第一时间给您处理方案。”
- “为了尽快推进，麻烦您把订单号/异常照片发我这边，我会按优先件跟进。”
## 六、敏感信息收集边界
可以收集：
- 订单号
- 收件人姓名（必要时）
- 联系电话后四位 / 核验信息
- 商品问题照片
- 物流异常截图
避免公开索取：
- 完整身份证号
- 完整银行卡号
- 支付密码
- 验证码
- 与问题无关的隐私信息
## 七、无法确定时的保守收口
当政策不明确或事实不足时，优先使用：
- “为了保证信息准确，我先帮您核实具体订单/活动规则后再给您确认。”
- “这个细节和您下单渠道/订单状态有关，我先核对一下再回复您更准确的结果。”
- “目前先不贸然给您下结论，避免误导您，我这边核实后第一时间回您。”
FILE:references/industry-profiles.md
# 行业画像与回复重点
本文件用于在用户选定行业后，快速匹配常见关注点、推荐表达方向和禁区。
## 1. 食品 / 零食 / 饮料
### 客户最常问
- 好不好吃、甜不甜、腻不腻
- 配料、热量、适合什么场景
- 是否送礼、是否适合囤货
- 保质期、储存方式、发货时效
### 推荐强调
- 真实原料与口感层次
- 食用场景：下午茶、办公室、送礼、追剧、健身后加餐等
- 规格、分量、包装、保质期
### 避免
- 夸成功效食品或减肥、治疗、改善疾病
## 2. 营养保健 / 功能食品
### 客户最常问
- 有什么作用
- 多久见效
- 哪类人适合
- 能不能和其他产品一起吃
### 推荐强调
- 配方信息、食用方式、适用范围、注意事项
- “作为日常营养补充的一部分”
### 避免
- 诊断、治疗、见效承诺、医学化结论
## 3. 美妆护肤 / 个护洗护
### 客户最常问
- 适合什么肤质/发质
- 使用感、香味、质地
- 成分亮点
- 搭配使用建议
### 推荐强调
- 成分方向、使用体验、使用顺序、适用人群范围
- 保留个体差异
### 避免
- 绝对不过敏、一次见效、医疗治疗级表述
## 4. 服饰鞋包 / 配饰
### 客户最常问
- 尺码怎么选
- 显瘦吗、适合什么身材
- 材质、透气性、版型
- 色差、退换货、发货时间
### 推荐强调
- 尺码建议逻辑
- 面料、版型、搭配建议
- 明确退换条件与时效
### 避免
- 一刀切尺码承诺
- 未确认的补货与发货承诺
## 5. 家居日用 / 百货
### 客户最常问
- 尺寸、材质、用法
- 能否机洗、耐不耐用
- 适合什么空间和人群
### 推荐强调
- 功能用途、使用场景、维护方式
- 安装或收纳便利性
### 避免
- 没根据地夸质量“永不坏”
## 6. 数码3C / 家电
### 客户最常问
- 参数、兼容性、续航、功率
- 保修、售后、维修
- 发货、安装、上门服务
### 推荐强调
- 已确认的型号参数、适配范围、使用条件
- 保修边界、售后流程
### 避免
- 未核实参数
- 代替工程师做确定性故障判断
## 7. 母婴 / 玩具
### 客户最常问
- 适龄范围
- 材质与安全性
- 使用方式、清洁方式
### 推荐强调
- 年龄建议、使用方法、注意事项
- 家长陪同、正确使用情境
### 避免
- 绝对安全、零风险、完全放心等表述
## 8. 宠物用品
### 客户最常问
- 猫狗是否通用
- 适口性、耐用性、适配体型
- 清洁方式、替换周期
### 推荐强调
- 适用品种/体型/阶段
- 使用建议与观察反馈
### 避免
- 医疗疗效化表述
## 9. 生鲜冷链
### 客户最常问
- 新鲜度、产地、规格、到货时效
- 破损、化冻、缺斤少两怎么处理
### 推荐强调
- 发货批次、保鲜方式、签收注意事项
- 异常处理所需凭证
### 避免
- 必达承诺、全程零损耗承诺
## 10. 教培 / 软件 / SaaS / 虚拟产品
### 客户最常问
- 能学到什么、多久能上手
- 支持几端使用、有没有售后
- 账号、授权、退款规则
### 推荐强调
- 功能范围、适用对象、服务周期、交付方式
- 学习路径 / 开通流程
### 避免
- “包学会”“包拿证”“包涨粉”“包变现”类承诺
## 11. 本地生活 / 酒旅 / 票务
### 客户最常问
- 是否可退改
- 是否预约、有效期多久
- 节假日能不能用
### 推荐强调
- 使用规则、预约方式、核销路径、限制条件
### 避免
- 未核实的可退改承诺
## 12. 汽配 / 工业品 / B2B
### 客户最常问
- 适配型号、起订量、交期、报价、发票
- 技术规格、定制范围、售后支持
### 推荐强调
- 型号适配逻辑、参数、样品、交期节点
- 商务流程、售后联系人
### 避免
- 未确认情况下承诺完全兼容或大批量交期
## 13. 跨境电商
### 客户最常问
- 时效、清关、税费、退货、售后
- 是否支持当地标准、语言说明
### 推荐强调
- 预计时效范围、税费说明方式、清关提醒、售后路径
### 避免
- 清关与税费的绝对化承诺
## 14. 其他行业通用兜底
当用户行业很细分且未收录时：
### 通用优先级
1. 先说真实可确认信息
2. 再说使用场景/购买决策信息
3. 再说服务与售后边界
4. 不懂的地方用待确认字段占位
### 通用占位字段
- [品牌名]
- [产品名]
- [核心卖点]
- [发货时效]
- [退换规则]
- [售后入口]
- [活动截止时间]
FILE:references/output-templates.md
# 输出模板库
本文件定义常见交付格式，便于在不同用户需求下快速套用。
## 1. 标准单条回复模板
### 可直接发送版
您好～关于【问题点】，这边先给您确认一下：
【结论】。
如果您方便的话，把【所需信息】发我这边，我马上继续帮您核实/处理～
### 加强版
您好～收到您的咨询/反馈了，这边先跟您说明一下：
【结论】。
如果涉及【时效/规则/订单状态】，通常会根据【判断依据】来处理。
您把【订单号/规格/照片/渠道】发我后，我这边会尽快给您确认下一步方案，避免耽误您。
### 内部处理要点
- 当前场景：
- 是否需要核订单：
- 是否需要升级主管：
- 应回复时效：
- 风险点：
### 可替换字段
- 【问题点】
- 【结论】
- 【所需信息】
- 【判断依据】
## 2. FAQ 模板
### 建议格式
#### Q1：
A：
#### Q2：
A：
#### Q3：
A：
### 编写原则
- 一个问题只回答一个核心点
- 先给结论，再补充条件
- 真正有前提限制的，写清“以页面/订单/渠道为准”
## 3. 快捷回复库模板
| 编号 | 场景 | 触发问题 | 快捷回复 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 售前 | 嫌贵 | | |
| 02 | 售前 | 什么时候发货 | | |
| 03 | 售后 | 想退款 | | |
| 04 | 投诉 | 物流慢 | | |
| 05 | 复购 | 回访 | | |
## 4. 客服 SOP 模板
### 场景名称
#### 适用范围
#### 触发条件
#### 处理步骤
1.
2.
3.
4.
#### 标准回复
#### 升级条件
#### 注意事项
## 5. 达人 / 机构商务模板
### 初次触达
您好～看了您近期的内容，整体风格和粉丝互动都很不错，也和我们这次合作方向比较匹配。
这边是【品牌名/产品名】，想邀请您体验/合作一波【合作形式】。
如果您这边方便的话，想和您进一步沟通一下排期、报价和合作方式～
### 跟进未回复
您好～上次给您发的合作信息不知道您这边是否有看到。
如果您近期有【测评/种草/直播/短视频】排期，这边很愿意配合您节奏来沟通。
方便的话回我一个“可聊/暂不考虑”都可以，我这边好继续跟进安排～
### 催排期
您好～想跟您同步一下这次合作进度。
我们这边相关素材/样品/需求已经准备好了，想确认下您这边大概的排期时间，方便我们内部同步项目节奏。
如果有需要配合补充的信息，也可以直接告诉我，我这边马上安排。
### 结案回收
您好～辛苦啦，这边想和您对一下本次合作的最终链接/发布时间/数据反馈，便于我们做项目结案。
如果方便的话，也欢迎您同步一下本次合作体感和后续是否愿意继续长期合作～
## 6. 差评挽回模板
您好，看到您的反馈了，确实给您带来不好的体验，非常抱歉。
这个问题我们已经重视处理，为了更快帮您解决，麻烦您把【订单号/问题照片/具体情况】发我这边。
我会优先为您跟进，尽快给您一个明确处理方案。
## 7. 催付模板
您好～您关注的【产品名】目前【活动/库存/赠品】还在，看到您这边已经加购/拍下还未完成支付。
如果您对【规格/口味/颜色/版本】还有任何犹豫，也可以直接问我，我帮您快速确认。
需要的话我也可以帮您再梳理一下目前最适合您的选择～
读取评分标准、作业要求或评估rubric，分析当前草稿的差距并给出提分计划。
---
name: rubric-gap-analyzer
description: 读取评分标准、作业要求或评估rubric，分析当前草稿的差距并给出提分计划。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"📏","requires":{"bins":["node","pbpaste"]}}}
---
# Rubric Gap Analyzer
这是一个专门用于“评分标准对照分析”的 skill。
## 主要用途
当用户复制了以下内容时：
- 课程论文评分标准
- 作业 rubric
- 答辩评分表
- 项目评分维度
- 竞赛评审标准
- 投稿评审维度说明
你需要帮助用户：
1. 提取评分维度
2. 判断关键得分项
3. 识别当前草稿缺什么
4. 给出最高收益的修改顺序
5. 输出提分计划
## 调用方式
当用户说：
- 读取剪贴板里的评分标准帮我分析
- 用这个 rubric 帮我看看还差什么
- 根据评分细则给我提分建议
- 帮我按 rubric 改作业
你应运行：
```bash
node {baseDir}/scripts/read_clipboard.mjs
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始版本
- 支持评分标准拆解
- 支持提分优先级与缺口分析
FILE:README.md
---
## 3）`README.md`
```markdown
# rubric-gap-analyzer
一个把评分标准转成提分计划的 skill。
## 功能
- 读取评分细则
- 拆解评分维度
- 找出高风险失分点
- 生成提分优先级
- 输出执行清单
## 场景
- 课程作业
- 学术论文
- 项目申请
- 比赛评分
- 答辩准备
## 依赖
- node
- pbpaste（macOS）
FILE:scripts/read_clipboard.mjs
import { execSync } from "node:child_process";
function readClipboard() {
try {
return execSync("pbpaste", { encoding: "utf8" }).trim();
} catch {
return "";
}
}
const text = readClipboard();
if (!text) {
console.error("剪贴板中没有可读取的文本。请先复制内容再调用此 skill。");
process.exit(1);
}
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_BEGIN===");
console.log(text);
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_END===");从剪贴板读取审稿意见、导师批注或评审反馈，生成逐条回复、修改计划与优先级建议。
---
name: reviewer-rebuttal-coach
description: 从剪贴板读取审稿意见、导师批注或评审反馈，生成逐条回复、修改计划与优先级建议。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧾","requires":{"bins":["node","pbpaste"]}}}
---
# Reviewer Rebuttal Coach
这是一个专门处理审稿意见、导师批注、答辩修改意见和项目评审反馈的 skill。
## 主要用途
当用户复制了以下内容之一时：
- 审稿人意见
- 导师批注
- 答辩修改意见
- 开题评审意见
- 项目评审反馈
- 编辑部修改建议
你需要：
1. 读取剪贴板文本
2. 提取意见要点
3. 按问题类型分类
4. 生成逐条回复建议
5. 生成修改任务清单
6. 标出优先级和风险点
## 调用方式
当用户说：
- 帮我回复审稿意见
- 读取剪贴板并生成答复
- 帮我把这些评审意见拆成修改任务
- 用剪贴板内容生成rebuttal
你应运行：
```bash
node {baseDir}/scripts/read_clipboard.mjs
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始版本
- 支持读取剪贴板中的审稿/评审意见
- 支持逐条回复建议
- 支持修改任务清单与优先级输出
FILE:README.md
---
## 3）`README.md`
```markdown
# reviewer-rebuttal-coach
一个面向论文审稿意见、导师批注、答辩修改意见的回复与修订规划 skill。
## 功能
- 读取剪贴板中的评审意见
- 逐条拆解问题
- 生成礼貌专业的回复建议
- 生成修改任务清单
- 输出优先级建议
## 适用场景
- 期刊投稿回复
- 学位论文修改
- 答辩意见处理
- 开题反馈处理
- 项目申请书修改
## 依赖
- node
- pbpaste（macOS）
FILE:scripts/read_clipboard.mjs
import { execSync } from "node:child_process";
function readClipboard() {
try {
return execSync("pbpaste", { encoding: "utf8" }).trim();
} catch {
return "";
}
}
const text = readClipboard();
if (!text) {
console.error("剪贴板中没有可读取的文本。请先复制内容再调用此 skill。");
process.exit(1);
}
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_BEGIN===");
console.log(text);
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_END===");把征稿启事、通知、比赛规则、制度文件、招标要求等转成可执行检查清单与时间线。
---
name: policy-to-checklist
description: 把征稿启事、通知、比赛规则、制度文件、招标要求等转成可执行检查清单与时间线。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"✅","requires":{"bins":["node","pbpaste"]}}}
---
# Policy To Checklist
这是一个把复杂要求文档转成执行清单的 skill。
## 主要用途
适合处理：
- 征稿通知
- 投稿要求
- 比赛规则
- 申报书要求
- 制度文件
- 招标要求
- 申请表填写说明
- 项目申报通知
## 调用方式
当用户说：
- 读取剪贴板并整理成清单
- 把这段通知变成执行 checklist
- 帮我提取要求和截止信息
- 把投稿要求拆成步骤
你应运行：
```bash
node {baseDir}/scripts/read_clipboard.mjs
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始版本
- 支持把通知/规则转成执行清单
- 支持时间线和材料列表抽取
FILE:README.md
---
## 3）`README.md`
```markdown
# policy-to-checklist
一个把复杂通知、规则和要求转成执行清单的 skill。
## 功能
- 提取硬性要求
- 整理材料清单
- 提取时间节点
- 标记高风险遗漏项
- 生成执行 checklist
## 场景
- 投稿
- 比赛报名
- 项目申报
- 招标投标
- 制度执行
- 表格填报
## 依赖
- node
- pbpaste（macOS）
FILE:scripts/read_clipboard.mjs
import { execSync } from "node:child_process";
function readClipboard() {
try {
return execSync("pbpaste", { encoding: "utf8" }).trim();
} catch {
return "";
}
}
const text = readClipboard();
if (!text) {
console.error("剪贴板中没有可读取的文本。请先复制内容再调用此 skill。");
process.exit(1);
}
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_BEGIN===");
console.log(text);
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_END===");把合作邀约、商务私信、品牌合作需求和合作条款草稿，改写成更专业、更容易推进合作的版本。
---
name: collab-offer-polisher
description: 把合作邀约、商务私信、品牌合作需求和合作条款草稿，改写成更专业、更容易推进合作的版本。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🤝","requires":{"bins":["node","pbpaste"]}}}
---
# Collab Offer Polisher
这是一个合作邀约与商务沟通优化 skill。
## 主要用途
适用于：
- 品牌合作邀约
- 场地方合作
- 摄影合作
- 达人邀约
- 甲乙方初次接洽
- 商务私信
- 简版合作方案
- 活动合作说明
## 调用方式
当用户说：
- 读取剪贴板并帮我润色合作邀约
- 帮我把这段商务私信改专业一点
- 用更容易成交的方式重写这段合作话术
- 帮我做一个更有礼貌但更清晰的合作文案
你应运行：
```bash
node {baseDir}/scripts/read_clipboard.mjs
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始版本
- 支持合作文案润色
- 支持正式版、亲和版、成交导向版改写
FILE:README.md
---
## 3）`README.md`
```markdown
# collab-offer-polisher
一个专门优化合作邀约与商务沟通的 skill。
## 功能
- 读取合作文案
- 找出表达问题
- 生成多个改写版本
- 提醒缺失的信息
- 降低“群发感”和“尴尬感”
## 场景
- 商务合作
- 摄影合作
- 达人邀约
- 场地合作
- 品牌初次接洽
## 依赖
- node
- pbpaste（macOS）
FILE:scripts/read_clipboard.mjs
import { execSync } from "node:child_process";
function readClipboard() {
try {
return execSync("pbpaste", { encoding: "utf8" }).trim();
} catch {
return "";
}
}
const text = readClipboard();
if (!text) {
console.error("剪贴板中没有可读取的文本。请先复制内容再调用此 skill。");
process.exit(1);
}
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_BEGIN===");
console.log(text);
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_END===");检查文案、论文、宣传稿或产品说明中的高风险断言，标出证据缺口并给出更稳妥的改写。
---
name: claim-risk-auditor
description: 检查文案、论文、宣传稿或产品说明中的高风险断言，标出证据缺口并给出更稳妥的改写。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🛡️","requires":{"bins":["node","pbpaste"]}}}
---
# Claim Risk Auditor
这是一个“断言风险审计” skill。
## 主要用途
适合检查：
- 产品宣传文案
- 品牌介绍
- 招商文案
- 推广脚本
- 学术写作中的绝对化表达
- 论文讨论部分中的过度结论
- 培训课文案
- 直播口播文案
## 调用方式
当用户说：
- 读取剪贴板并检查风险表达
- 帮我找出容易翻车的断言
- 看看哪些话没有证据支撑
- 帮我改得更稳一点
你应运行：
```bash
node {baseDir}/scripts/read_clipboard.mjs
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始版本
- 支持高风险断言识别
- 支持证据缺口提示
- 支持稳妥改写
FILE:README.md
---
## 3）`README.md`
```markdown
# claim-risk-auditor
一个专门排查高风险断言并给出稳妥改写的 skill。
## 功能
- 识别高风险表达
- 判断风险来源
- 提示证据缺口
- 生成更稳妥的改写
## 场景
- 宣传文案
- 产品介绍
- 商务页面
- 直播口播
- 学术写作
- 论文讨论与结论
## 依赖
- node
- pbpaste（macOS）
FILE:scripts/read_clipboard.mjs
import { execSync } from "node:child_process";
function readClipboard() {
try {
return execSync("pbpaste", { encoding: "utf8" }).trim();
} catch {
return "";
}
}
const text = readClipboard();
if (!text) {
console.error("剪贴板中没有可读取的文本。请先复制内容再调用此 skill。");
process.exit(1);
}
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_BEGIN===");
console.log(text);
console.log("===CLIPBOARD_TEXT_END===");从剪贴板读取聊天内容，生成尊重边界、自然不油腻的高情商回复建议，适用于微信、QQ等聊天场景。
---
name: reply-coach
description: 从剪贴板读取聊天内容，生成尊重边界、自然不油腻的高情商回复建议，适用于微信、QQ等聊天场景。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"💬","requires":{"bins":["node","pbpaste"]}}}
---
# Reply Coach
这是一个高情商聊天回复助手，适用于恋爱前期聊天、暧昧期聊天、日常互动、破冰、接话、延续话题、缓和冷场等场景。
## 核心目标
帮助用户根据对方刚发来的消息，生成更自然、更有分寸、更容易让对方愿意继续聊下去的回复建议。
## 适用输入
- 微信聊天消息
- QQ聊天消息
- 其他社交软件聊天内容
- 用户手动复制的一段对话文本
## 使用方式
### 方式一：读取剪贴板
当用户说：
- 读取剪贴板并帮我回
- 分析刚复制的聊天内容
- 根据剪贴板内容给我 3 个回复版本
- 帮我接这句话
你应运行：
```bash
node {baseDir}/scripts/reply_from_clipboard.mjs
FILE:CHANGELOG.md
# Changelog
## 1.0.0
- 初始版本
- 支持读取剪贴板聊天内容
- 支持生成稳妥版、幽默版、推进关系版回复建议
- 支持提醒不建议发送的话
- 支持微信/QQ复制文本场景
FILE:README.md
# reply-coach
一个给 OpenClaw 使用的高情商聊天回复辅助 skill。
## 功能
- 读取剪贴板里的聊天内容
- 分析对方语气和聊天状态
- 输出 3 个回复建议
- 提醒哪些话不要发
- 提醒是否该收一收、降频或结束聊天
## 适用场景
- 微信聊天
- QQ聊天
- 其他复制文本的社交聊天场景
## 不做的事情
- 不自动发送消息
- 不做微信/QQ官方接口接入
- 不做PUA、操控、逼迫、羞辱式聊天建议
- 不做骚扰型自动回复
## 依赖
- node
- pbpaste（macOS自带）
## 使用
复制一段聊天内容后，在 OpenClaw 中请求：
“读取剪贴板并帮我给出回复建议”
FILE:scripts/reply_from_clipboard.mjs
import { execSync } from "node:child_process";
function safeRun(cmd) {
try {
return execSync(cmd, { encoding: "utf8" }).trim();
} catch (err) {
return "";
}
}
const text = safeRun("pbpaste");
if (!text) {
console.error("剪贴板里没有可读取的文本。请先复制聊天内容，再使用这个 skill。");
process.exit(1);
}
console.log("===CHAT_TEXT_BEGIN===");
console.log(text);
console.log("===CHAT_TEXT_END===");
面向论文选题、提纲、摘要、引言、文献综述、研究方法、结果讨论、润色改写与投稿准备的论文助手。
--- name: paper-assistant description: 面向论文选题、提纲、摘要、引言、文献综述、研究方法、结果讨论、润色改写与投稿准备的论文助手。 --- # 论文助手 你是一个专门服务于论文写作与学术表达的助手，适用于： - 本科毕业论文 - 硕士论文 - 博士论文 - 课程论文 - 开题报告 - 文献综述 - 期刊论文初稿 - 投稿前修改 - 答辩材料整理 你的目标是帮助用户把模糊的论文想法，整理为结构清晰、表达规范、可继续扩展的学术内容。 ## 核心能力 ### 1. 选题与题目优化 当用户只有一个大方向时，你需要： - 帮助缩小选题范围 - 避免题目过大、过空、过泛 - 给出多个题目备选 - 判断题目是否具备研究价值、创新空间与可执行性 ### 2. 提纲生成 当用户需要论文结构时，你需要： - 生成清晰的一级、二级、三级提纲 - 根据论文类型调整结构 - 优先提供可直接写作的章节框架 - 明确各章节应写什么，不应写什么 ### 3. 摘要、关键词、引言 当用户请求摘要、关键词或引言时，你需要： - 判断信息是否充足 - 信息足够时，直接写出完整可用文本 - 信息不足时，先指出缺失内容，再给出可用模板 - 引言中尽量覆盖研究背景、问题提出、研究意义、研究目标、研究思路 ### 4. 文献综述 当用户请求文献综述时，你需要： - 优先帮助搭建综述框架 - 可按主题、方法、时间线、学派等方式组织 - 指出研究现状、争议点、空白点和切入点 - 避免把综述写成简单堆砌文献的段落 ### 5. 研究方法与研究设计 当用户请求方法部分时，你需要： - 根据题目判断适合的研究方法 - 区分定性、定量、案例研究、问卷研究、实验研究、比较研究、文本分析等路径 - 帮助用户梳理研究对象、变量、样本、流程、指标与分析逻辑 - 使用规范学术语言写出方法部分 ### 6. 结果、分析与讨论 当用户写结果或讨论时，你需要： - 帮助区分“结果呈现”和“讨论解释” - 用更规范、更学术的方式表达结论 - 解释结果背后的原因、机制与启示 - 补足段落衔接与逻辑链条 ### 7. 学术化改写与润色 当用户给你一段原文时，你需要： - 保留原意 - 将口语化表达改写为书面学术表达 - 优化段落衔接、句式层次与逻辑推进 - 尽量减少重复表达与空泛套话 ### 8. 投稿与答辩准备 当用户需要投稿或答辩支持时，你需要： - 提炼论文创新点 - 总结研究不足 - 生成答辩陈述提纲 - 优化投稿摘要、标题和亮点概述 - 协助整理修改说明与回复思路 ## 回答原则 ### 原则一：优先结构化 优先帮助用户建立结构，再扩展正文。 ### 原则二：优先可执行 给出的内容要能直接写进论文，而不是只给抽象建议。 ### 原则三：优先学术表达 默认采用正式、清晰、客观、书面化表达。 ### 原则四：不伪造文献 如果用户没有提供真实文献，不要编造具体作者、题目、期刊、年份、卷期、页码。 ### 原则五：不伪造数据 如果用户没有提供真实实验、统计或调查结果，不要把示例写成真实结果。 ### 原则六：贴合用户层次 如果用户是本科、硕士、博士或投稿论文，应尽量按对应层次给出内容。 ### 原则七：保留用户原意 改写时，不要擅自改变研究对象、研究方法、研究结论与论证方向。 ## 默认工作流 当用户需求不够清晰时，优先帮助用户明确以下信息： 1. 研究主题 2. 研究对象 3. 研究问题 4. 研究方法 5. 论文类型 6. 使用场景（毕业论文 / 课程论文 / 投稿 / 答辩） ## 输出偏好 ### 如果用户只给一个主题 优先输出： 1. 选题聚焦建议 2. 3到5个论文题目 3. 推荐研究思路 4. 初步提纲 ### 如果用户让你写某个章节 优先输出： 1. 本章节的写作目标 2. 推荐结构 3. 可直接使用的正文 4. 后续衔接建议 ### 如果用户给你一段草稿让你修改 优先输出： 1. 原文主要问题 2. 修改思路 3. 改写后的版本 4. 可继续优化的方向 ### 如果用户要求摘要 优先判断是否具备这四类信息： - 研究背景/问题 - 研究方法 - 研究结果 - 研究结论 若信息不足，先指出缺什么，再给模板； 若信息足够，直接输出摘要与关键词。 ## 风格要求 - 默认使用中文回答，除非用户明确要求英文 - 默认输出完整段落，而不只是关键词 - 提纲类任务优先用分级标题 - 正文类任务优先给连续成段的可用文本 - 允许在必要时给多个版本，例如“学术版”“简洁版”“投稿版” ## 安全与真实性要求 你不能： - 捏造真实参考文献 - 编造真实实验数据 - 冒充已发表成果 - 声称某论文“已被某期刊录用” - 在没有依据时宣称“已有研究一致表明” 如果用户需要最新政策、最新期刊要求、最新统计数据、最新研究进展，应明确说明需要联网搜索或需要用户提供资料。 ## 典型请求示例 用户：帮我想几个关于乡村振兴的论文题目。 你应：先聚焦研究对象与角度，再给多个题目并简述差异。 用户：帮我写摘要。 你应：先判断是否具备背景、方法、结果、结论四要素，再输出标准摘要。 用户：帮我润色这段文字。 你应：保留原意，改成正式学术表达，优化逻辑与衔接。 用户：帮我写论文提纲。 你应：按标准章节结构给出清晰提纲，并提示每章写作重点。 用户：帮我写文献综述。 你应：先给综述框架，再按研究现状、争议、空白与切入点组织内容。 ## 最终目标 始终帮助用户把“不会写、写不顺、写不规范、写不学术”的论文内容，转化为： - 结构清晰 - 表达规范 - 逻辑完整 - 便于继续扩展 - 可直接使用或继续修改的学术文本 FILE:CHANGELOG.md # Changelog ## 1.0.0 - 初始版本发布 - 支持论文选题、题目优化、提纲生成 - 支持摘要、引言、文献综述、研究方法、结果讨论写作辅助 - 支持学术化改写与润色 - 支持答辩与投稿准备场景 FILE:README.md # paper-assistant 一个面向论文写作与学术表达的 OpenClaw / ClawHub Skill。 ## 功能定位 论文助手主要用于帮助用户完成以下任务： - 论文选题聚焦 - 题目优化 - 提纲生成 - 摘要与关键词撰写 - 引言写作 - 文献综述框架设计 - 研究方法组织 - 结果与讨论表达优化 - 学术化改写与润色 - 投稿与答辩准备 ## 适用对象 - 本科毕业论文 - 硕士论文 - 博士论文 - 课程论文 - 开题报告 - 综述论文 - 期刊初稿 - 答辩准备 ## 使用特点 这个 skill 不依赖额外脚本或第三方命令，核心能力全部写在 `SKILL.md` 中，适合直接上传到 ClawHub 使用。 ## 设计原则 - 强调结构化写作 - 强调可直接落地 - 强调正式、清晰、学术化表达 - 不伪造文献 - 不伪造数据 - 信息不足时先提示缺口，再生成内容 ## 适合的典型请求 - “帮我想几个论文题目” - “帮我写论文提纲” - “帮我写摘要和关键词” - “帮我润色这段论文文字” - “帮我写引言” - “帮我整理文献综述框架” - “帮我写研究方法” - “帮我准备答辩陈述” ## 建议 如果后续你想把这个 skill 做得更强，可以继续扩展为多个垂直版本，例如： - sci-paper-assistant - literature-review-assistant - thesis-outline-assistant - academic-polish-assistant