pc-health-report

SKILL运维和基础设施
运维和基础设施 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

电脑系统健康诊断与可视化报告工具。对 Windows 和 macOS 进行全程只读扫描,采集系统信息、磁盘占用、大文件、垃圾文件、启动项与进程数据,计算综合健康评分,生成含仪表盘、磁盘图表、健康雷达图与分级改进建议的自包含 HTML 报告。适用于电脑体检、卡顿排查、磁盘清理分析等场景,不修改任何系统文件。

一句话选型结论

按资料字段整理

pc-health-report是运维和基础设施类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类运维和基础设施 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_11def3bd/pc-health-report
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

运维和基础设施
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_11def3bd仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791688295
正文体量5.8 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查服务与日志

按现象定位服务状态与日志线索。

写部署与巡检脚本

把重复的部署、巡检写成脚本。

故障排查

按步骤排查网络、依赖与配置。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在运维和基础设施场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
pc-health-report当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Azure 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 664.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure diagnostics 问题管理 调用外部服务 GitHub 仓库 657.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure aigateway 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 655.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure AI 搜索 调用外部服务 GitHub 仓库 651.4 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure Cloud migrate 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 650.7 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

5.8 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

PC Health Report — 系统健康分析报告

对用户电脑进行只读扫描,收集系统信息、磁盘占用、大文件、垃圾文件预估、启动项和进程数据,计算综合健康评分,生成一份自包含的 HTML 可视化报告。

核心原则:全程只读,不修改用户系统任何设置或文件。 本 Skill 只做诊断和报告,清理执行由用户自行决定。

工作流程

第零步:判断运行环境

你可能运行在用户本地电脑(命令直接作用于用户机器)或云端沙箱(与用户电脑无关的临时容器)。

  • 本地模式:直接执行扫描脚本 → 生成报告 → 交付 HTML。
  • 云端模式(不确定时按此处理):
  • 告诉用户"当前运行在云端环境,无法直接扫描你的电脑"。
  • 将对应平台的扫描脚本(win_scan.ps1 或 mac_scan.sh)复制到用户可见目录,指导用户在自己电脑上运行并把输出的 JSON 贴回来。
  • 收到 JSON 后,用 generate_report.py 生成 HTML 报告并交付。
  • 绝不在沙箱里执行扫描命令并把结果当作用户电脑的情况汇报。

第一步:识别平台并执行扫描

根据用户操作系统选择扫描脚本,脚本输出统一 JSON 到 stdout。

Windows(PowerShell 5.1+):

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/win_scan.ps1 > scan_result.json
  • 脚本必须以 UTF-8 BOM 编码保存(Windows PowerShell 5.1 兼容性要求)。
  • 扫描内容:系统版本、CPU/内存/显卡、各分区占用、用户目录 Top20 大文件(>100MB,跳过 AppData/node_modules/.git)、临时文件/更新缓存/浏览器缓存/缩略图/回收站预估、启动项、内存 Top15 进程。

macOS(bash):

bash scripts/mac_scan.sh > scan_result.json
  • 扫描内容:系统版本、CPU/内存、各挂载卷占用、Home 目录 Top20 大文件、缓存/日志/iOS备份/Xcode派生数据/废纸篓预估、LaunchAgents/Daemons、内存 Top15 进程。

扫描注意事项:
- 大文件扫描可能耗时较长(取决于文件数量),提前告知用户"正在扫描,可能需要 1-3 分钟"。
- 扫描全程只读,不需要管理员权限(macOS 上部分系统目录可能因 SIP 跳过,属正常现象)。
- 如果脚本执行失败,读取报错信息,检查编码(Windows)或权限(macOS),修复后重试。

第二步:生成 HTML 报告

python3 scripts/generate_report.py scan_result.json system_health_report.html

报告包含以下模块:
1. 综合健康评分仪表盘(0-100,红/黄/绿三色分级)
2. 系统概览卡片(OS、CPU、内存、显卡)
3. 磁盘空间分析(分区堆叠柱状图 + 垃圾文件分布饼图 + 各分区进度条卡片)
4. 健康评分维度(四维雷达图 + 各维度横向条形图)
5. 垃圾文件预估(分类卡片,合计可释放空间)
6. 大文件清单(Top15,按类型标注图标)
7. 开机启动项(列表 + 影响等级)
8. 内存占用 Top 进程(横向条形图)
9. 改进建议(按严重/中等/轻微分级,含具体操作建议)

报告通过 CDN 加载 ECharts 5.5,用户用浏览器打开即可查看全部图表,无需安装任何依赖。

第三步:交付报告

  • 将生成的 HTML 文件通过 present_files 交付给用户。
  • 简要汇报:健康评分、最突出的 1-2 个问题、可释放空间预估。
  • 提醒用户:报告中的清理建议需要用户手动执行,本 Skill 不会自动删除任何文件。

健康评分算法

综合评分 = 磁盘 35% + 性能 25% + 维护 25% + 启动 15%

维度 计算方式
磁盘 各分区 (100 - 使用率%) 加权平均,系统盘权重 x2
性能 基于内存使用率:≤40% 得 95 分,≥90% 得 30 分,区间线性递减
启动 100 - 启动项数量 x5,最低 30 分
维护 基于垃圾文件总量:<1GB 得 90 分,>10GB 得 30 分,区间分级

评分等级:≥90 优秀 / ≥80 良好 / ≥60 一般 / ≥40 较差 / <40 危险

安全边界

  • 只读扫描:所有扫描脚本不删除、不修改、不移动任何文件。
  • 不碰个人文件:大文件只报告路径和大小,不做任何操作。
  • 不执行清理:清理操作完全由用户根据报告建议手动执行。
  • 不建议关闭安全功能:不主动建议关闭杀毒、防火墙、SIP 等安全机制。
  • 回收站/废纸篓默认不清:仅在报告中列出占用量,由用户决定。

文件结构

pc-health-report/
├── SKILL.md                    # 本文件
└── scripts/
    ├── win_scan.ps1            # Windows 扫描脚本(输出 JSON)
    ├── mac_scan.sh             # macOS 扫描脚本(输出 JSON)
    └── generate_report.py      # JSON → HTML 报告生成器

与 doubao-pc-optimizer 的区别

  • doubao-pc-optimizer:侧重执行清理和性能优化,会修改系统设置、删除文件、调整注册表。
  • pc-health-report(本 Skill):侧重诊断分析和可视化报告,全程只读,不做任何修改。适合用户想先了解电脑状况、获取一份直观报告再决定如何操作的场景。
  • 两者可配合使用:先用本 Skill 生成报告定位问题,再用 doubao-pc-optimizer 执行具体清理优化。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
pc-health-report怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_11def3bd/pc-health-report。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

pc-health-report支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

pc-health-report权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

pc-health-report收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

pc-health-report用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。