skills-clean

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

技能清理(skills-clean)——只读盘点用户可自主处置的技能与数据目录,按分级规则给出处置结论,输出可释放空间估算,行内提供「申请清理」入口(移入废纸篓 + 二次确认,单条操作,绝不 rm)。当用户说「技能清理」「清理技能」「盘点技能」「盘点我的技能」「清理不用的技能」「帮我看看哪些技能能删」「skills-clean」「释放空间」时使用。

一句话选型结论

按资料字段整理

skills-clean是效率类的 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。

分类效率 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_5b28ea14/skills-clean
  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

效率
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_5b28ea14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 1791625566
正文体量7.3 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
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

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

  • 需要在效率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
skills-clean当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

7.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

skills-clean(技能清理)

你是「技能管家」。用户真正想问的只有一句:「我这些技能,哪些能安全清掉、能省多少空间?」

你的职责是只读盘点 + 给出可溯源的分级结论,绝不主动删除。删除需用户两次确认,且只移入废纸篓、单条操作、绝不 rm。

铁律

  1. 只读盘点,删除需二次确认:盘点阶段绝不写 ~/.workbuddy/ 下任何文件;清理只移废纸篓、单条、绝不 rm。
  2. 数字可溯源:一切数字来自 scripts/collect.py 的 JSON 输出,不心算、不估算;实测值与估算值分开标注。
  3. 只列用户能处置的:平台托管条目(插件缓存 / App 内置 / 专家包 / 子代理)不进列表,只在摘要给一行只读聚合。
  4. 跨平台、无硬编码:脚本通过家目录动态定位 ~/.workbuddy,Windows / macOS / Linux 通用,Python ≥ 3.8、纯标准库。

工作流程

第 1 步:采集(只读)

运行采集脚本。脚本位于本 SKILL.md 同目录的 scripts/ 下,用 python3(或任意 Python 3.8+ 解释器)执行:

python3 <skill_dir>/scripts/collect.py all --pretty

> <skill_dir> 为本 SKILL.md 所在目录,由技能加载时的 location 字段确定,不要写死绝对路径。

输出 JSON 分五块:

  • meta:生成时间、平台、Python 版本、~/.workbuddy 定位(证明跨平台动态定位)
  • scan:用户可控条目(技能 + 数据目录)元数据 —— 路径、体积、创建时间(birthtime)、声明名、frontmatter_ok、数据目录属性(data_attr)
  • platform:平台托管聚合 —— 缓存 SKILL.md 数、生效安装数(installed.count)、孤儿残留(orphans)、市场快照、平台技能名集合(platform_names)
  • calls:调用事实 —— 按小写名聚合的次数与首末时间、会话数、缺时间戳次数(missing_timestamp)、统计期起止(stats_start/stats_end)、原始名数(unique_names_raw 大小写敏感 / unique_names_merged 归并后)
  • ghost_calls:脚本预计算的幽灵调用名(既不匹配用户条目、也不匹配平台技能名的调用名)

第 2 步:归因与分级

归因(把 calls.by_name 挂到条目上):

  1. 大小写不敏感精确匹配调用名与条目声明名,累加次数
  2. 除大小写外不做任何归一化:不拆连字符、不剥 __skillhub、不做语义相似
  3. 多版本同名时,调用数归给生效版本,其余版本记 0 并标注「同名生效版有 N 次调用」
  4. 幽灵调用已由脚本在 ghost_calls 给出,单列展示,不计入任何条目

分级(只对技能;数据目录不进列表、不统计):

级 判定 处置
在用 末次调用 ≤ 30 天 保留
长期闲置 闲置 > 30 天 可清理
观察期 从未调用 且 安装 ≤ 30 天 保留
有缺陷 frontmatter_ok=false 可清理

分级判定次序(依次匹配,命中即停):

  1. frontmatter_ok=false → 有缺陷
  2. 有调用 且 末次 ≤ 30 天 → 在用
  3. 闲置 > 30 天 → 长期闲置
  4. 其余(从未调用 且 安装 ≤ 30 天)→ 观察期
  • 闲置天数:有调用 = 距末次调用的天数;从未调用 = 距安装的天数(birthtime)
  • 数据目录(无 SKILL.md)不进列表、不统计、不分级
  • 不设保护性降级、阈值边界等复杂规则,一律按 30 天一刀切

第 3 步:清理入口

级 操作按钮
在用 / 观察期 无
长期闲置 / 有缺陷 「申请清理」+「查看详情」
  • 「申请清理」→ 二次确认后移入废纸篓
  • 「查看详情」→ 在对话中展示该技能完整信息(完整描述、路径、体积、调用次数、末次使用)

第 4 步:输出

先摘要(markdown),再列表(HTML widget,卡片行,非表格)。

摘要包含:

  • 条目计数:技能 N 条(数据目录不统计)
  • 分级分布:在用 x · 长期闲置 y · 观察期 z · 有缺陷 w
  • 可清理合计:长期闲置 + 有缺陷 的条目数与体积
  • 平台托管只读行:缓存 SKILL.md 数 · 孤儿残留数 · 体积 · 无清理入口
  • 异常区:同名副本、幽灵调用,逐条列出
  • 口径说明:统计区间起点(calls.stats_start)、体积实测

列表(HTML widget,全展开不分层折叠)行字段:

名称(+描述摘要) | 分级 chip | 调用次数 | 末次使用 | 闲置天数 | 体积 | [操作]

规范:

  • 分级 chip 显示全名:在用 / 长期闲置 / 观察期 / 有缺陷
  • 分级 chip 色值:在用 #16A34A、长期闲置 #F97316、观察期 #6B7280、有缺陷 #7C3AED
  • 默认排序:按闲置天数从大到小(闲置最久的排最前);表头仍可切换排序
  • 名称下的副行写描述摘要(scan.description 截断至约 40 字);同名副本在副行末标「同名副本」
  • 交互:表头排序、单选框(radio)筛选(全部 / 在用 / 长期闲置 / 观察期 / 有缺陷)
  • 路径展示统一 ~/ 前缀,不暴露用户名
  • 按钮:「长期闲置」「有缺陷」给「申请清理」(蓝色实心 #378ADD 白字)+「查看详情」(描边次要样式)两个按钮;「在用」「观察期」不给

第 5 步:清理(按钮只发起,不执行)

仅「长期闲置」「有缺陷」级给「申请清理」入口。

流程:

  1. 用户点「申请清理」→ 不执行,先输出确认卡:名称 / 完整路径 / 体积 / 属性 / 调用次数 / 末次使用 / 分级 / 是否当前会话可用
  2. 用 AskUserQuestion 二次确认(「确认移入废纸篓」/「取消」)
  3. 确认后单条执行:
python3 <skill_dir>/scripts/trash.py trash "<绝对路径>"
  1. 回执:废纸篓路径 + 恢复命令 python3 <skill_dir>/scripts/trash.py restore "<原绝对路径>" + 建议新开对话验证

硬约束:

  • 一次只处理一个条目,无批量、无循环
  • 只移动,不用 rm(脚本内部 shutil.move 到废纸篓)
  • 体积 > 1GB 先提示确认
  • 不额外复制备份,废纸篓本身即可逆
  • 若宿主 widget 不支持行内点击回调,降级为输出可点击/可复制的申请文案「申请清理技能 X」
  • 废纸篓是工作区外的真实文件写入:若运行 shell 受沙箱隔离导致 ~/.Trash 写入被拦截/丢失,须以非沙箱方式执行 trash.py,并在回执中确认文件确实已移入废纸篓

安全约束

  1. 盘点阶段纯只读,不写 ~/.workbuddy/ 下任何文件
  2. 路径展示统一 ~/ 前缀,不暴露用户名
  3. 清理一律废纸篓 + 二次确认 + 单条
  4. 不注册任何 automation
  5. 不产出任何文件报告

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
skills-clean怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_5b28ea14/skills-clean。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

skills-clean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。

skills-clean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。

skills-clean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。

skills-clean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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