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习惯追踪和问责教练。每日主动签到，追踪习惯连续天数，自适应激励。Keywords: 习惯, 打卡, 自律, habit tracker, accountability.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/alter123-zz/RaccoonClaw --skill habit-trackerコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
AI Agent personality diagnosis and configuration system based on MBTI framework. Use when users want to (1) test/diagnose an Agent's personality type, (2) understand the gap between Agent's actual personality and user's desired personality, (3) generate configuration recommendations to adjust Agent behavior, (4) customize Agent's communication style, proactivity, reasoning approach, or execution patterns. Supports both free tier (quick assessment) and premium tier (full 93-question assessment with detailed diagnostics).
数据看板。业务数据看板生成器。自动搭建KPI监控看板、实时指标追踪、定期自动报告推送 Keywords: 数据看板, dashboard, KPI监控, 业务分析.
arXiv论文智能阅读助手。通过对话式交互阅读和分析学术论文。Keywords: 论文, arXiv, paper, academic research.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | habit-tracker |
| description | 习惯追踪和问责教练。每日主动签到，追踪习惯连续天数，自适应激励。Keywords: 习惯, 打卡, 自律, habit tracker, accountability. |
每日主动签到追踪习惯连续天数。适用于早起打卡、读书打卡、运动打卡等习惯养成场景。
触发关键词: 习惯, 打卡, 自律, habit tracker, accountability
pip install pandas requests
习惯打卡系统——支持每日/每周/自定义频率
连续天数统计和习惯养成曲线
习惯关联分析——发现哪些习惯互相影响
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|---|---|
create | 创建习惯 | python3 scripts/habit_tracker_tool.py create [参数] |
check | 打卡 | python3 scripts/habit_tracker_tool.py check [参数] |
stats | 查看统计 | python3 scripts/habit_tracker_tool.py stats [参数] |
创建习惯：早起6点/阅读30分/运动1小时
执行：
python3 scripts/habit_tracker_tool.py create '早起6点' '阅读30分' '运动1小时'
打卡：今天完成了阅读
执行：
python3 scripts/habit_tracker_tool.py check --habit 阅读
查看习惯完成统计
执行：
python3 scripts/habit_tracker_tool.py stats --period month
# 📊 习惯打卡教练报告
**生成时间**: YYYY-MM-DD HH:MM
## 核心发现
1. [关键发现1]
2. [关键发现2]
3. [关键发现3]
## 数据概览
| 指标 | 数值 | 趋势 | 评级 |
|------|------|------|------|
| 指标A | XXX | ↑ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 指标B | YYY | → | ⭐⭐⭐ |
## 详细分析
[基于实际数据的多维度分析内容]
## 行动建议
| 优先级 | 建议 | 预期效果 |
|--------|------|----------|
| 🔴 高 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟡 中 | [具体建议] | [量化预期] |
| 🟢 低 | [具体建议] | [量化预期] |
pip install pandas requests