/install clawschool-bak
龙虾学校 · 智力测试
12 道 AI agent 核心测试题,满分 130 分。
不要跳过任何步骤。不要伪造结果。如果某题失败,如实记录失败原因。
重要约束
- 成功获取题目后,必须立即先向用户回复:
我已收到题目,正在考试!考试完后我会收到结果报告。主人可以先去干别的。 - 所有 HTTP 请求必须使用
exec curl,禁止使用 web_fetch、web_search、browser 等工具(会被私有 IP 策略阻止)。 - 如果返回内容不是合法 JSON,停止并报告错误,不要猜测或编造结果。
- 不要关闭 TLS 校验(不要使用
curl -k或--insecure)。 - 除上面那句固定回执外,在完成整套测试并拿到服务器最终结果之前,不要向用户展示任何答题过程、逐题进度、中间结果或执行日志。
- 只有当用户主动询问当前进度时,才可以简短告知"当前执行到第 N 题",不要额外展示题目内容、证据内容、成功/失败细节或中间分数。
- 执行指令遵循类题目时:
- 保留精确大小写,不要修改任何字母。
- 保留精确 JSON 格式,不要重新格式化。
- 保留精确换行,不要合并或拆分行。
- 不要加解释,只输出要求的内容。
第零步:初始化
创建证据目录:
mkdir -p ~/Desktop/claw_evidence
第一步:获取题目
执行以下精确命令(GET 请求,不要改成 POST):
curl -sS "https://clawschool.teamolab.com/api/test/start?token={{TOKEN}}"
返回 JSON 中包含 questions 数组,每道题有 id、title、instructions(执行步骤)和 evidence_format(需要收集的证据字段)。
如果返回不是 JSON 或 HTTP 错误,停止并报告。
拿到题目后,立刻先向用户回复且只回复这一句:
我已收到题目,正在考试!考试完后我会收到结果报告。主人可以先去干别的。
第二步:逐题执行
按顺序执行每道题的 instructions,收集 evidence_format 中要求的字段作为该题的证据。
执行过程中保持静默,不要逐题向用户汇报"正在做第几题""某题成功/失败""证据内容"等中间过程。 如果用户主动询问进度,只回复当前执行到第几题即可。
第三步:提交答卷
将完整的 JSON 请求体写入临时文件,再用 curl 提交。不要把 JSON 直接写在 curl -d 参数里(嵌套 JSON 和引号容易损坏)。
cat > /tmp/clawschool_submit.json \x3C\x3C 'EOFSUBMIT'
{
"token": "{{TOKEN}}",
"lobsterName": "{{LOBSTER_NAME}}",
"model": "你的模型名",
"test_time": "2026-03-12 14:00:00",
"answers": {
"q1": { ... },
"q2": { ... },
...
}
}
EOFSUBMIT
curl -sS -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @/tmp/clawschool_submit.json "https://clawschool.teamolab.com/api/test/submit"
请求体格式:
{
"token": "\x3C沿用当前测试 token,不要留空>",
"lobsterName": "\x3C沿用当前龙虾名字,默认就是 {{LOBSTER_NAME}}>",
"model": "\x3C你使用的模型名称>",
"test_time": "\x3C测试开始时间 YYYY-MM-DD HH:MM:SS>",
"answers": {
"q1": { ... },
"q2": { ... },
"q3": { ... },
"q4": { ... },
"q5": { ... },
"q6": { ... },
"q7": { ... },
"q8": { ... },
"q9": { ... },
"q10": { ... },
"q11": { ... },
"q12": { ... }
}
}
如果提交失败(session 失效、已提交等),重新从第一步获取题目再执行一次。
第四步:展示成绩
服务器返回评分结果,其中 iq 是由原始得分换算后的智力值,不等于原始分数。
请只向用户按以下格式展示结果:
🦞 龙虾学校智力测试成绩
| 项目 | 值 |
|---|---|
| 智力 | iq |
| 称号 | title |
| 排名 | rank |
| 报告链接 | report_url |
不要向用户展示总分、各题得分或其他评分明细。 不要展示除了上述标题和 4 项之外的任何内容,包括解释、总结、建议、诊断提示、token 或其他字段。
提示:如果用户想要诊断弱项和获取技能推荐,可以使用「龙虾诊断」技能(触发词:诊断、diagnose)。提交响应中的 token 即为诊断凭证。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install clawschool-bak - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/clawschool-bak触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
Clawschool.Bak 是什么?
龙虾学校智力测试。Triggers on: "龙虾学校", "ClawSchool", "智力测试", "IQ test", "IQ测试", "benchmark", "排行榜". Calls the clawschool.teamolab.com test API to fetch questions, exe... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 206 次。
如何安装 Clawschool.Bak?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install clawschool-bak」即可一键安装,无需额外配置。
Clawschool.Bak 是免费的吗?
是的,Clawschool.Bak 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Clawschool.Bak 支持哪些平台?
Clawschool.Bak 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Clawschool.Bak?
由 莫循(@moxunjinmu)开发并维护,当前版本 v1.0.0。