Clean Copyright Mapper

SKILL开发
开发 未标注权限 许可证不明确

清理版权注释开头的文本样本。当用户提到清理版权、删除版权注释、清理代码注释、去除版权信息等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"版权",只要任务涉及清理文本开头的注释或版权信息,就应该使用此skill。

一句话选型结论

按资料字段整理

Clean Copyright Mapper是开发类的 Agent Skill,安装方式:GitHub 仓库,权限级别未标注,许可证不明确,没有现成安装命令,需按说明手动放置 SKILL.md。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。

分类开发 安装方式GitHub 仓库 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 piflow
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

GitHub 仓库
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
  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

    按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放到客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

  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

开发
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cas-bigdatalab仓库 piflow · 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GitHub 仓库安装包 cas-bigdatalab/piflow
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 2026-07-09
正文体量2.7 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
写代码与改 bug

按需求补代码、定位并修掉报错。

读仓库与生成改动

让模型读懂项目结构,再给出可落地的改动。

跑测试与排查故障

按现象排查问题,补测试用例并复跑。

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

  • 基础信息齐全,可以先按说明装一个试试。

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。
  • 没有现成安装命令,要按安装说明或仓库 README 手动放置。
  • 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

  • 需要在开发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
Clean Copyright Mapper当前 未标注权限 GitHub 仓库 未标注 未标注 无
技能审查员 浏览器控制 ClawHub 市场 877.9 万 OpenClaw 有
Vercel React 最佳实践 浏览器控制 GitHub 仓库 849.1 万 Codex、Claude、Cursor 有
GitHub 代码协作 联网访问 ClawHub 市场 763.3 万 OpenClaw 有
网页设计指南 联网访问 GitHub 仓库 668.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
本体论 只读 ClawHub 市场 663.7 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

2.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Clean Copyright Mapper

清理文本开头的版权注释,包括多行注释和单行注释。

本SKILL使用依赖data_juicer,请在调用前安装好python环境并安装data_juicer,你可用同以下指令进行安装:

pip install py-data-juicer

核心参数

参数 类型 必填 默认值 说明
input_path string 是 - 输入JSON文件路径
output_path string 是 - 输出JSON文件路径

使用方法

python scripts/run_clean_copyright_mapper.py --input_path <input_path> --output_path <output_path>

实现原理

参照测试代码 test_clean_copyright_mapper.py 中的 _run_clean_copyright 函数:

# 1. 初始化算子(无参数)
op = CleanCopyrightMapper()

# 2. 将数据转为Dataset,使用 op.run(dataset) 处理
dataset = Dataset.from_list(samples)
result_dataset = op.run(dataset)

清理规则

  1. 多行注释清理:清理包含 "copyright" 关键词的多行注释(/ ... /)
  2. 单行注释清理:清理文本开头以 //、#、-- 开头的行

输入输出格式

输入格式 (JSON数组)

[
  {"text": "/* 多行注释\n版权信息 */\n正文内容"},
  {"text": "//单行注释\n正文内容"}
]

输出格式 (JSON数组)

[
  {"text": "\n正文内容"},
  {"text": "正文内容"}
]

示例

示例:清理版权注释

输入:

[
  {"text": "/* copyright注释 */\n这是正文"},
  {"text": "//这是一行注释\n这是正文"}
]

执行:

python scripts/run_clean_copyright_mapper.py --input_path example_input.json --output_path output.json

输出:

[
  {"text": "\n这是正文"},
  {"text": "这是正文"}
]

注意事项

  • 此算子无额外参数
  • 只清理文本开头的注释,不会影响正文中的注释
  • 多行注释必须包含 "copyright" 关键词才会被清理

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Clean Copyright Mapper怎么安装?

没有现成安装命令:按安装说明或仓库 README,把 SKILL.md 放进客户端的 skills 目录(一般一个技能一个文件夹)。

Clean Copyright Mapper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。

Clean Copyright Mapper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。

Clean Copyright Mapper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。

Clean Copyright Mapper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。