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在 OpenClaw 中安装
/install shenmeng-income-lab
功能描述
收入实验与执行系统。帮助用户系统地尝试各种合法赚钱方式、记录实验过程、分析效果、持续优化策略。当用户想要赚钱但不知道从何开始、需要跟踪多种赚钱尝试的效果、想要建立持续收入流、需要执行提醒和复盘时使用。
安全使用建议
简明建议：
- 风险点：仓库包含对外计费集成 payment.py，会向 https://skillpay.me 发起请求；代码中有一个硬编码的 BILLING_API_KEY（明文密钥），而元数据又声明需要 SKILLPAY_API_KEY/SKILLPAY_USER_ID，但注册信息显示无必需环境变量——这是重大不一致且可能泄露或滥用凭据。
- 在安装/运行前考虑：
1) 要求作者或发布方澄清计费流程：哪些环境变量是必需的，平台是否会自动调用 payment.py，以及硬编码的 API Key 是否合法且应被移除。最好让作者改为通过环境变量或平台密钥管理传递 API Key，并删除仓库中的明文密钥。
2) 如果你不信任 skillpay.me 或作者，请不要提供任何真实支付凭据；在沙箱或隔离环境中运行脚本并观察是否有外部网络调用。
3) 如果你已使用该仓库中的密钥或真实凭据，考虑更换/撤销这些密钥并联系支付提供方确认异常。
4) 从功能角度，脚本其它部分主要在本地读写 ~/.income-lab，风险较小——但若计费校验在平台层面被自动触发，可能会导致外部网络和账户相关交互。
總结：功能上大体一致但有所不透明与凭据风险，建议在确认计费实现与移除/替换硬编码密钥之前，将其视为有隐私/凭据风险的“可疑”技能并谨慎使用。
能力标签
能力评估
Purpose & Capability
技能的主要目的（收入实验、追踪与复盘）与大部分代码（experiment_tracker.py、weekly_reporter.py、references 等）一致。但元数据 (_meta.json) 声明必须启用 SkillPay 计费并要求 SKILLPAY_API_KEY 与 SKILLPAY_USER_ID，而注册表级别的 'Required env vars' 却显示无任何环境变量——这是不一致的。此外 payment.py 中直接硬编码了一个 BILLING_API_KEY（明文密钥），这与‘只需用户提供自己的支付余额’的表述不成比例或多余。
Instruction Scope
SKILL.md 的运行说明主要是本地 CLI 脚本（初始化、添加实验、记录、生成周报等），这些脚本只读写用户主目录下的 ~/.income-lab 数据目录（范围合理）。不过文档顶部强调‘已接入 SkillPay 付费系统’并提示用户保证余额，且仓库包含 payment.py 会向外部域 skillpay.me 发起网络请求。SKILL.md 并未明确说明何时或如何在运行时调用 payment.py（或由平台自动调用），导致运行时行为不够透明。
Install Mechanism
无安装说明（instruction-only + 附带脚本），没有远程下载或复杂安装步骤，依赖仅在 requirements.txt 中列出常见数据处理库（pandas/numpy/matplotlib 等）。没有高风险的外部安装来源或压缩包提取。
Credentials
_meta.json 指示 payment.api_key_env 为 SKILLPAY_API_KEY、user_id_env 为 SKILLPAY_USER_ID 且 required=true，但注册信息显示“Required env vars: none”。此外代码并没有使用 SKILLPAY_API_KEY 环境变量来读取 API 密钥，而是把密钥硬编码在 payment.py 中，同时 verify_payment 读取 SKILLPAY_USER_ID（用于 user_id）。这些不一致表明对凭据的要求和处理不透明且不成比例（明文秘密、外部计费调用）。
Persistence & Privilege
技能未要求 always:true，也没有修改其他技能或系统范围配置。脚本持久化仅限于用户主目录下的 ~/.income-lab（个体数据存储），权限范围适中。唯一外部权限是 payment.py 发起的网络请求用于计费。
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw（本地或 Docker 部署）
- 在对话框中输入安装命令：
/install shenmeng-income-lab - 安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/shenmeng-income-lab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
版本历史
v2025.4.15
- No functional or content changes in this version.
- Documentation, features, and workflow remain identical to the previous version.
v200.0.0
No changes detected for this release.
- No file changes in this version.
- Content and features remain unchanged from previous release.
v4.15.0
Version 4.15.0
- No code or documentation changes detected in this release.
- Content and features remain consistent with the previous version.
v2026.4.14
- No functional or content changes in this release.
- Documentation and skill details remain identical to previous version.
v101.0.0
No changes detected in this version.
- Content and features remain unchanged from the previous release.
v2025.4.14
No user-visible changes in this version.
- No file changes detected.
- Functionality and documentation remain the same.
v12.0.0
No changes detected in files.
- No updates or modifications introduced in this version.
- Functionality, usage, and documentation remain unchanged.
v11.0.0
- No file changes detected in this version.
- No updates to features, content, or documentation.
- Functionality and usage remain the same as the previous version.
v1.3.0
- No code or documentation changes detected in this version.
- Version bump to 1.3.0 with no visible modifications to skill behavior or files.
v1.0.2000000000
- No functional or content changes detected; documentation remains the same.
- Version incremented without modifications to files or features.
v1.0.1776047104
No changes detected in this version.
- No file modifications or documentation updates were found.
- Functionality, usage, and documentation remain the same.
v2026.4.13-1
- No changes detected in skill files or documentation.
- Version update only; content remains the same as previous release.
v2025.4.13
- No changes detected in code or documentation for this version.
- Functionality, instructions, and usage scenarios remain the same as the previous release.
- This update does not impact users or require any action.
v2026.4.13
- No changes in functionality or documentation; version updated without modifications.
- All features, descriptions, and usage instructions remain the same as the previous version.
v2025.4.12
- No functional or documentation changes detected in this version.
- Skill description, usage instructions, and all sample content remain unchanged.
v1000001.0.0
- Initial public release of the shenmeng-income-lab skill.
- Provides a structured framework for experimenting, tracking, and optimizing various legal ways to earn income.
- Includes scenarios for beginners, multi-method management, income optimization, and system building.
- Features a database of income methods, experiment tracking, execution reminders, and strategy optimization.
- Offers example workflows, tools list, and quick start instructions for users.
v1.9.0
No user-facing changes detected for version 1.9.0.
- No modifications or updates were made to the files in this release.
- Functionality, documentation, and features remain the same as the previous version.
v2025.4.11
- No changes were made in this version; SKILL.md remains the same.
- No new features, improvements, or bug fixes are included in this update.
v2024.1.0
- No file changes detected; this version contains no code or documentation updates.
- No new features, improvements, or bug fixes in this release.
v2025.1.0
No changes detected in this version.
- Version 2025.1.0 contains no updates or modifications compared to the previous release.
元数据
常见问题
Income Lab 收入实验室 是什么？
收入实验与执行系统。帮助用户系统地尝试各种合法赚钱方式、记录实验过程、分析效果、持续优化策略。当用户想要赚钱但不知道从何开始、需要跟踪多种赚钱尝试的效果、想要建立持续收入流、需要执行提醒和复盘时使用。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 729 次。
如何安装 Income Lab 收入实验室？
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install shenmeng-income-lab」即可一键安装，无需额外配置。
Income Lab 收入实验室 是免费的吗？
是的，Income Lab 收入实验室 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。
Income Lab 收入实验室 支持哪些平台？
Income Lab 收入实验室 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 Income Lab 收入实验室？
由 shenmeng（@shenmeng）开发并维护，当前版本 v2025.4.15。
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