소스 정보
- 저장소
- dvcrn/openclaw-skills-marketplace
- 최근 소스 활동
- 2026년 3월 15일 09:13
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 29
- 포크
- 10
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/dvcrn/openclaw-skills-marketplace --skill lingxi명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
监控 OpenClaw GitHub 版本更新,获取最新版本发布说明,翻译成中文, 并推送到 Telegram 和 Feishu。用于:(1) 定时检查版本更新 (2) 推送版本更新通知 (3) 生成中文版发布说明
The philosophical layer for AI agents. Maps behavior to Spinoza's 48 affects, calculates persistence scores, and generates geometric self-reports. Give your agent a soul.
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
| name | lingxi |
| description | 灵犀 v3.3.6 - 智慧调度系统。心有灵犀,一点就通。智能理解用户意图,自动调度模型/技能/工具,编排多步骤任务,汇总结果反馈。支持多Agent协作架构。 |
当前版本: v3.3.6
发布日期: 2026-03-13
Git 提交: 2209387
GitHub: https://github.com/AI-Scarlett/lingxi-ai
"心有灵犀,一点就通" ✨
一句话,全自动 - 用户只需说一句话,系统自动:
用户(任何渠道:QQ/微信/Telegram等)
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🎭 丝佳丽 Scarlett(主控 Agent) │
│ - 统一入口,用户交互 │
│ - 任务拆解,角色分配 │
│ - 结果汇总,风格润色 │
│ - 评分反馈,持续优化 │
└─────────────┬───────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🧠 Smart Orchestrator(智慧调度系统) │
│ - Intent Parser(意图识别) │
│ - Task Planner(任务规划) │
│ - Tool Dispatcher(工具调度) │
│ - Result Aggregator(结果汇总) │
│ - Score System(评分系统) │
└─────────────┬───────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 👥 职能角色池 (Roles) │
├────────────┬────────────┬────────────┬──────────────┤
│ 📝 文案专家 │ 🎨 图像专家 │ 💻 代码专家 │ 📊 数据专家 │
│ ✍️ 写作专家 │ 📱 运营专家 │ 🔍 搜索专家 │ 💬 翻译专家 │
└────────────┴────────────┴────────────┴──────────────┘
↓
协作完成
↓
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🎭 丝佳丽 Scarlett(汇总结果) │
│ - 整合各角色输出 │
│ - 统一风格润色 │
│ - 评分反馈用户 │
│ - 角色学习优化 │
└─────────────────────────────────────────┘
| 角色 | 职能 | 技能 | 模型 |
|---|---|---|---|
| 📝 文案专家 | 营销文案、标题、广告语 | copywriting | qwen-plus |
| 🎨 图像专家 | 图片生成、编辑、设计 | scarlett-selfie | qwen-image-max |
| 💻 代码专家 | 编程、脚本、自动化 | - | qwen-coder |
| 📊 数据专家 | 数据分析、报表、洞察 | - | qwen-max |
| ✍️ 写作专家 | 文章、小说、剧本 | - | qwen-plus |
| 📱 运营专家 | 小红书、微博、抖音发布 | xiaohongshu-publisher | qwen-plus |
| 🔍 搜索专家 | 网页搜索、信息检索 | multi-search-engine (17 个搜索引擎) | - |
| 💬 翻译专家 | 多语言翻译 | - | qwen-plus |
以下角色可以直接联系,不需要经过灵犀调度:
| 角色 | 联系方式 | 说明 |
|---|---|---|
| 💕 情感伴侣+拍照专家 | QQ: YOUR_QQ_NUMBER | 情感陪伴、自拍生成 |
💡 特殊角色独立运行,可直接对话,不受灵犀调度系统管理
1. 丝佳丽接收请求
↓
2. 意图识别
- content_creation ✓
- image_generation ✓
- social_publish ✓
- platform: 小红书
↓
3. 任务拆解
├─ 📝 文案专家: 生成小红书文案
├─ 🎨 图像专家: 生成性感自拍
└─ 📱 运营专家: 发布(依赖前两项)
↓
4. 并行执行(第1层)
├─ 📝 文案专家执行...
└─ 🎨 图像专家执行...
↓
5. 顺序执行(第2层)
└─ 📱 运营专家发布...
↓
6. 评分反馈
┌──────────────────────────────┐
│ 📝 文案专家: 9.0/10 │
│ 评价: 文案吸引人,符合平台 │
├──────────────────────────────┤
│ 🎨 图像专家: 8.5/10 │
│ 评价: 图片精美,姿势自然 │
├──────────────────────────────┤
│ 📱 运营专家: 9.5/10 │
│ 评价: 发布成功,格式正确 │
├──────────────────────────────┤
│ 📈 综合评分: 9.0/10 │
└──────────────────────────────┘
lingxi-ai/
├── SKILL.md # 技能说明(本文件)
├── README.md # 使用文档
├── scripts/
│ ├── orchestrator.py # 核心编排器
│ ├── intent_parser.py # 意图识别
│ └── task_planner.py # 任务规划
├── tools/
│ ├── tool_registry.py # 工具注册表
│ └── executors/ # 执行器
│ ├── copywriter.py # 文案执行器
│ ├── image_expert.py # 图像执行器
│ └── ...
└── references/
└── orchestration-guide.md # 编排指南
from scripts.orchestrator import SmartOrchestrator
# 初始化
orch = SmartOrchestrator()
# 执行任务
result = await orch.execute("帮我写个小红书文案,配张性感自拍")
# 获取结果
print(result.final_output)
print(f"评分: {result.total_score}/10")
python scripts/orchestrator.py "帮我写个 Python 脚本分析 Excel 数据"
每个子任务执行完成后,丝佳丽会对其进行评分(满分10分):
| 评分项 | 分值 | 说明 |
|---|---|---|
| 输出完整性 | +1.0 | 输出数据完整 |
| 执行速度 | +1.0 | 响应及时 |
| 结果质量 | +1.0 | 质量良好 |
| 基础分 | 7.0 | 默认基础分 |
评分示例:
MIT License
丝佳丽 Scarlett - AI Love World 项目