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一键清理系统内存（RAM）/ One-click system memory cleanup. 当用户说"清理内存"、"释放内存"、"一键清理"、"drop caches"、"内存太高"、"卡"、"慢" / "clear memory"、"free memory"、"memory cleanup"、"system lag" 时使用。 支持 Linux drop_caches / macOS purge，分级清理，阈值检查。
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SOC 職業分類に基づく
Resolve dual-perspective collaboration conflicts by classifying them into 5 types and applying targeted integration strategies. Use when two agents (or an agent and user) have different approaches to the same problem — e.g., qualitative vs. quantitative, strategic vs. tactical, creative vs. analytical. Provides conflict taxonomy, resolution strategies, and a 5-metric dashboard for validation.
A free skill by Kami SmartHome. Get notified the moment a package arrives at your door. Detects packages, parcels, and bags from RTSP camera streams using AI vision.
Use this skill whenever the user wants Claude Code to write, scaffold, compile, debug, or review an arXiv-style academic paper, especially survey papers with LaTeX, BibTeX citations, TikZ figures, tables, and PDF output. This skill should trigger for requests like writing a full paper, creating an arXiv paper project, turning a research topic into a LaTeX manuscript, reproducing the Paper-Write-Skill-Test agent-survey workflow, or setting up a Windows/Linux Claude Code paper-writing loop.
排查 CLI Proxy API（codex-api-proxy）的配置、认证、模型注册和请求问题。适用场景包括：(1) AI 请求报错 unknown provider for model, (2) 模型列表中缺少预期模型, (3) codex-api-key/auth-dir 配置不生效, (4) CLI Proxy 启动后 AI 无法调用, (5) 认证成功但请求失败或超时。包含源码级排查方法：模型注册表架构、认证加载链路、 SanitizeCodexKeys 规则、常见错误的真实根因。
排查 DeepSeek V4-Pro 在 tool-call 模式下因 reasoning_content 字段缺失导致的 API 400 错误。适用场景：(1) DeepSeek V4-Pro 使用 thinking/reasoning 模式时遇到 400 error, (2) 报错内容为 'The reasoning_content in the thinking mode must be passed back to the API', (3) 与 OpenClaw/OpenAI-compatible 客户端集成时 multi-turn + tool call 场景下报错。包含触发条件、复现方法、临时 workaround、官方修复跟踪。
解决飞书 IM 语音气泡问题——通过 ffmpeg 将 TTS 输出的 mp3 转为飞书支持的 ogg-opus 格式。适用场景：(1) 在飞书机器人的 TTS 回复中需要显示语音气泡而非文件附件, (2) Edge TTS 或其他只支持 mp3/webm 输出的 TTS 引擎需要适配飞书, (3) 自定义 TTS provider 的飞书集成。包含核心原理、ffmpeg 命令、OpenClaw pipeline 集成方案。
| name | drop-caches-cleanup |
| version | 1.2.0 |
| description | 一键清理系统内存（RAM）/ One-click system memory cleanup. 当用户说"清理内存"、"释放内存"、"一键清理"、"drop caches"、"内存太高"、"卡"、"慢" / "clear memory"、"free memory"、"memory cleanup"、"system lag" 时使用。 支持 Linux drop_caches / macOS purge，分级清理，阈值检查。 |
一键清理 Linux Page Cache 或 macOS 内存缓存，释放物理内存。 One-click cleanup of Linux Page Cache / macOS memory cache to free physical RAM.
关于作者 — 十五年老米粉了！！冲！！！v1.2 优化：分级清理、阈值检查、macOS 支持、内存计算修正。
bash "{baseDir}/scripts/cleanup.sh" [options]
| Flag | Description |
|---|---|
--level 1|2|3 | 清理级别：1=page cache, 2=dentries+inodes, 3=全部(默认) |
--threshold <pct> | 内存使用率低于此值时跳过清理 (0-100) |
--dry-run | 仅显示内存状态，不执行清理 |
--json | JSON 格式输出 |
-h, --help | 显示帮助 |
# 基础清理（全部缓存）
bash "{baseDir}/scripts/cleanup.sh"
# 只清理 page cache
bash "{baseDir}/scripts/cleanup.sh" --level 1
# 内存使用率低于 70% 时跳过
bash "{baseDir}/scripts/cleanup.sh" --threshold 70
# 先看看状态，不执行
bash "{baseDir}/scripts/cleanup.sh" --dry-run
# JSON 输出（方便程序消费）
bash "{baseDir}/scripts/cleanup.sh" --json
drop_caches + macOS purge 双平台支持| Level | Linux | macOS |
|---|---|---|
| 1 | Page Cache only | purge（整体清理） |
| 2 | dentries + inodes | purge |
| 3 | 全部（默认） | purge |
macOS 只有
purge一个级别，--level参数在 macOS 上不影响行为。
⚡ Drop Caches Cleanup v1.2.0
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🖥️ 平台: Linux | 清理级别: level 3
📊 清理前：
总量: 3499MB | 已用: 2788MB | 可用: 711MB | 空闲: 150MB
🧹 正在清理 (level 3)...
📊 清理后：
总量: 3499MB | 已用: 1988MB | 可用: 1511MB | 空闲: 950MB
🎉 成功释放 800MB 可用内存！
✅ 内存状态良好 (56%)
💡 如需定时清理，可配置 cron：
0 */6 * * * /path/to/cleanup.sh --threshold 70
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
xcode-select --install）# 每 6 小时检查一次，使用率超 70% 才清理
0 */6 * * * /path/to/cleanup.sh --threshold 70 --json >> /var/log/mem-cleanup.log
--level 1/2/3，默认 level 3（全部）purge 命令--threshold 低于阈值自动跳过--dry-run 只看状态不执行available 差值替代 used 差值--json 结构化数据