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蜂兵虾将

by e2e5g · GitHub ↗ · v1.4.1
cross-platform ⚠ suspicious
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/install bing-bing-xia-jiang
Description
蜂兵虾将——你的AI牛马团队,替你干活,帮你赚钱。 全行业热点监控+内容创作+趋势洞察+自动执行,4个AI智能体分工协作: 信息守护者(全网采集)、内容军师(创作策略)、趋势预言家(走势预判)、工作记账本(自动记录)。 适用于:金融、医疗、教育、零售、科技、制造业、餐饮、服务业、汽车、房产等**全行业**。 核心...
README (SKILL.md)

蜂兵虾将 V1.4

🎯 最终版本:用户自适应 - 学习用户偏好,动态调整交互

V1.4 核心升级

新功能 说明
用户画像 记录用户交互偏好
自适应确认 根据跳过率调整确认频率
个性化输出 根据偏好调整报告风格
预测服务 主动预测用户下一步需求

完整执行流程

用户输入
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  查用户画像 ←─────────────────────┐ │
│  • 了解用户偏好                   │ │
│  • 获取历史交互模式               │ │
└─────────────────────────────────────┘ │
    │                                    │
    ▼                                    │
意图识别 → 智能路由 ←───────────────────┘
    │                    (参考用户偏好)
    ▼
主动感知
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           模块执行                   │
│  (串行/并行/跳过)                   │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           反思机制                   │
│  评估 → 优化 → 重试                │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
记录行为 → 更新画像 ─────────────────→ (回到用户画像)
    │
    ▼
用户确认 → 继续/退出

用户画像详解

学习数据

interface UserProfile {
  user_id: string;
  
  // 交互习惯
  confirmation_habit: {
    total_decisions: number;
    skip_count: number;
    skip_rate: number;          // 跳过率
    avg_decision_time_ms: number;
  };
  
  // 输出偏好
  output_preference: {
    detailed_count: number;
    concise_count: number;
    preferred_style: 'detailed' | 'concise' | 'balanced';
  };
  
  // 推荐接受
  recommendation: {
    total: number;
    accepted: number;
    acceptance_rate: number;
  };
  
  // 执行偏好
  execution: {
    parallel_count: number;
    serial_count: number;
    preferred_mode: 'parallel' | 'serial';
  };
  
  // 模块偏好
  module_preference: {
    module_sequence_history: string[];
    common_paths: string[];
  };
  
  updated_at: string;
}

自适应策略

用户特征 系统调整
跳过率 > 60% 减少确认步骤
跳过率 \x3C 30% 保持完整确认
偏好详细 输出更多解释
偏好精简 输出关键要点
推荐接受 > 70% 多推荐
推荐接受 \x3C 30% 少推荐
偏好并行 优先并行执行
偏好串行 保持串行执行

V1.4 交互示例

完整交互流程

用户:帮我分析新能源汽车行业趋势
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【行业分析】
识别意图:信息获取 + 内容创作
目标行业:新能源汽车

【用户画像】
┌─────────────────────────────────────┐
│  画像:user_001                     │
│  • 跳过率:75% → 简化确认           │
│  • 输出偏好:详细(80%)           │
│  • 推荐接受:90% → 多推荐           │
│  • 执行偏好:并行                   │
└─────────────────────────────────────┘

【自适应决策】
✓ 减少确认步骤
✓ 输出详细报告
✓✓ 尝试并行 多提供推荐


━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【执行】模块1 → 模块2(并行)

【模块1 - 反思评估】
✓ 完整性:90% | 质量:8.2/10 | 可用性:92%

【模块2 - 反思评估】
✓ 完整性:88% | 质量:8.0/10 | 可用性:90%

【模块执行完成】

【自适应确认】
✓ 跳过非必要确认(跳过率75%)

摘要:
- 行业趋势:3个
- 创作方案:2套
- 预估时间:25分钟

继续到模块3/4?
1. 继续到模块3
2. 继续到模块4
3. 查看完整报告
4. 结束

请回复:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

预测性服务

用户:看看金融行业新闻

【行业分析】
识别意图:信息获取
目标行业:金融

【预测服务】
根据您的历史行为:
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
• 87% 概率:您会继续到模块2(创作)
• 60% 概率:您会查看详细报告
• 常用路径:模块1 → 模块2
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【预执行】
已在后台准备模块2内容(如果继续)

开始执行模块1...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

注意:以上示例适用于任何行业(金融、医疗、教育、零售、科技、新能源汽车、餐饮等)


全面自检报告

✅ 版本一致性检查

检查项 状态 说明
V1.0 核心保留 串行流程、用户确认、数据传递、灵活退出
V1.1 增量引入 意图识别、智能路由、并行执行
V1.2 增量引入 反思机制、自动重试、优化尝试
V1.3 增量引入 主动感知、增量更新、模式复用
V1.4 增量引入 用户画像、自适应、预测服务

✅ 功能完整性检查

模块 功能 状态
模块1 信息采集+过滤+评估+分级
模块2 趋势分析+爆款分析+创作方案+发布策略
模块3 状态分析+成长洞察+AI信件
模块4 工具推荐+工作流记录+模板生成+效率报告

✅ 记忆系统检查

功能 状态
五层架构(L0-L4)
场景化配置
智能检索
遗忘机制
反馈闭环
增量更新

✅ 逻辑一致性检查

检查项 状态
模块执行顺序(1→2/3/4)
数据传递(后续模块可访问前置输出)
用户确认点(每模块后)
灵活退出(任何时候可退出)
记忆流转(L0→L2→L3→L4)
反思触发(每模块后)
自适应依赖(需要画像数据)

✅ 向后兼容性检查

配置项 默认值 可关闭
intent_recognition true
smart_routing true
parallel_execution true
reflection true
proactive_memory true
user_adaptation true
user_confirmation true ✗ (必须开启)
data_passing true ✗ (必须开启)
flexible_exit true ✗ (必须开启)

完整配置

const MULTI_AGENT_SYSTEM_V1_4 = {
  // 版本
  version: "1.4",
  release_date: "2026-02-25",
  
  // V1.4 功能
  user_adaptation: {
    enabled: true,
    profile_tracking: true,
    adaptive_confirmation: true,
    personalized_output: true,
    predictive_service: true
  },
  
  // V1.3 功能
  proactive_memory: {
    enabled: true,
    incremental_update: true,
    cache_ttl_hours: 168,
    reuse_bonus: 0.2
  },
  
  // V1.2 功能
  reflection: {
    enabled: true,
    auto_retry: true,
    max_retries: 3,
    dimensions: ['completeness', 'quality', 'usability']
  },
  
  // V1.1 功能
  routing: {
    intent_recognition: true,
    smart_routing: true,
    parallel_execution: true,
    patterns: ['serial', 'parallel', 'skip', '精简']
  },
  
  // V1 核心(不可关闭)
  core: {
    user_confirmation: true,
    data_passing: true,
    flexible_exit: true
  },
  
  // 模块配置
  modules: {
    module1: {
      name: "信息守护者",
      layer: "L0",
      retention: "1小时"
    },
    module2: {
      name: "内容趋势优化系统",
      layer: "L2",
      retention: "7天"
    },
    module3: {
      name: "状态洞察模块",
      layer: "L3-L4",
      retention: "90天"
    },
    module4: {
      name: "工作流沉淀系统",
      layer: "L3",
      retention: "永久"
    }
  },
  
  // 记忆系统
  memory: {
    enabled: true,
    layers: ['L0', 'L1', 'L2', 'L3', 'L4'],
    scenarios: ['duty', 'sentiment', 'workflow', 'goal', 'general']
  }
};

执行模式汇总

模式 V1.0 V1.1 V1.2 V1.3 V1.4
串行执行
意图识别 -
智能路由 -
并行执行 -
反思机制 - -
主动感知 - - -
用户自适应 - - - -

参考文档

Usage Guidance
简明建议(安装前请做这些事): 1) 不要直接运行 install.sh 或 demo 在生产环境;先在隔离环境(容器 / VM)中验证。 2) 审查以下关键文件:install.sh、package.json、dist/core/memory.js、AGENT_PROMPTS.md、SKILL.md、UPGRADE_REPORT.md(文中 CDN 链接)。重点看 install.sh 是否会下载并执行外部二进制或改变系统配置;检查 package.json 的依赖来源是否可信。 3) 注意本地持久化:dist/core/memory.js 会创建 memory/<skillName>/L0-L4 等目录并写入文件,模块4 指明“永久”保留。确认是否接受在主机上长期存储会话/画像/执行记录;若不接受,应在沙箱或挂载空白数据卷中运行并限制目录权限。 4) 主动采集与定时任务:SKILL.md 提到每天定时自动打报告与后台预执行,确认平台如何触发这些行为;若无法审计定时任务的注册位置(cron、守护进程等),不要赋予持久运行权限。 5) 检查数据保护与合规性:该技能可能抓取第三方平台(微博/知乎/抖音/微信等)内容并保存用户画像,确认是否符合法律/服务条款与隐私政策;若涉及个人敏感信息,应拒绝或要求去标识化、加密存储并实现删除策略。 6) 若您没有能力完整审计源码或脚本,最好不要在含敏感数据的机器上部署;考虑要求技能作者提供可信源(例如 GitHub release、官方 npm 包)并公开 install 脚本内容以便审计。 总结:技能本身功能与描述基本一致,但存在重要的安全/隐私与安装可审计性不一致问题——在彻底审查安装脚本与持久化策略之前,应视为有风险并在受控环境中测试。
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: bing-bing-xia-jiang Version: 1.4.1 The skill bundle is classified as suspicious due to risky capabilities without clear malicious intent. The `AGENT_PROMPTS.md` file instructs the 'AI信息守护者' agent to perform multi-platform web searches using tools like `web_search` and `extract_content_from_websites`, where search keywords are directly determined by user input. While the implementation of these external tools is not provided, this direct influence of user input on web search parameters creates a significant prompt injection and tool-based vulnerability surface (e.g., Server-Side Request Forgery or local file disclosure if the tools can access `file://` schemes). The broad '自动执行' (automatic execution) capability mentioned in `SKILL.md` further amplifies this risk, even though no explicit malicious instructions for data exfiltration or system compromise are present in the analyzed files.
Capability Assessment
Purpose & Capability
技能声称做“全网采集+内容创作+趋势洞察+自动执行”,代码与提示词确实包含多智能体、记忆系统和爬取/分析流程,功能集合与描述大体一致。但它要求采集微博/知乎/抖音/微信等平台内容,而在元数据中未声明任何 API 密钥或外部访问授权;这在实践中通常需要额外凭据或专门的抓取工具,未声明这些依赖是一个不一致之处。
Instruction Scope
SKILL.md 与 AGENT_PROMPTS 明确指示进行“全网采集”并使用 web_search、extract_content_from_websites 等工具;dist/core/memory.js 会在本地创建 memory/<skillName>/L0-L4 等目录并持久化多层“记忆”数据。SKILL.md 还描述了主动预测/预执行(在后台准备模块2)和每天定时生成报告的行为——这些都是主动、持久的数据采集与长期保存行为,可能收集敏感用户数据或外部信息且会持续写入磁盘,超出普通一次性问答技能的范围。
Install Mechanism
注册元数据声明为“instruction-only”,但包内包含 package.json、install.sh、dist/ 和多量示例脚本,README 指导运行 npm install 和 node demo.js。UPGRADE_REPORT.md 含有一个第三方 CDN 下载链接(cdn.hailuoai.com),install.sh 存在但其内容未在扫描摘要中展示——有潜在通过脚本或外部 CDN 拉取/执行代码的风险。缺少一个明确、可审计的安装规范(例如仅使用官方包管理器或可信发布源)增加了安装时被注入或执行额外代码的可能性。
Credentials
技能声明无需任何环境变量或凭据,但功能设计需要访问多个第三方平台的数据(某些平台可能需要认证或 cookie),同时会在本地长期保存用户画像与执行记录(模块4 声称“永久”保留)。请求“无凭据”同时做大规模采集与长期存储,在数据保护、最小权限原则和合规性上是不成比例的;此外未提供关于数据加密、访问控制或清除策略的说明。
Persistence & Privilege
技能会在本地文件系统下创建并维护多层记忆目录(memory/<skillName>/...),并且文档中明确描述定时自动报告与后台预准备(主动/预测性服务)。虽然 registry metadata 的 always=false(未强制常驻),但技能本身具备并描述了长期驻留与定时自动执行的行为。结合自治调用能力(disable-model-invocation: false)和持久化记忆,这会放大潜在滥用或意外数据泄露的风险,应谨慎对待。
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install bing-bing-xia-jiang
  3. After installation, invoke the skill by name or use /bing-bing-xia-jiang
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.4.1
bing-bing-xia-jiang v1.4.1 - No code or configuration changes detected in this release. - Skill documentation and core features remain unchanged from the previous version. - All functions, modules, and self-check tables are consistent with the previous version (v1.4).
v1.4.0
蜂兵虾将 1.4.0 更新日志 - 全面引入“用户画像”,自动学习并记录用户的交互习惯与偏好。 - 新增“用户自适应”系统:动态调整确认步骤、报告风格、推荐频度和执行模式。 - 增加“预测服务”:主动预测用户下一步需求,实现更智能的任务预处理。 - 完善输出个性化,支持关键要点/详细风格自动切换。 - 所有功能与模块全面自检,保障稳定性和向后兼容。 - 本次为用户自适应能力的最终迭代。
Metadata
Slug bing-bing-xia-jiang
Version 1.4.1
License
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 2
Frequently Asked Questions

What is 蜂兵虾将?

蜂兵虾将——你的AI牛马团队,替你干活,帮你赚钱。 全行业热点监控+内容创作+趋势洞察+自动执行,4个AI智能体分工协作: 信息守护者(全网采集)、内容军师(创作策略)、趋势预言家(走势预判)、工作记账本(自动记录)。 适用于:金融、医疗、教育、零售、科技、制造业、餐饮、服务业、汽车、房产等**全行业**。 核心... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 463 downloads so far.

How do I install 蜂兵虾将?

Run "/install bing-bing-xia-jiang" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 蜂兵虾将 free?

Yes, 蜂兵虾将 is completely free (open-source). You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 蜂兵虾将 support?

蜂兵虾将 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 蜂兵虾将?

It is built and maintained by e2e5g (@e2e5g); the current version is v1.4.1.

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