SpaceXAI 将办一场公开实验：三人用 Grok Bot 从零搭一家公司

# 角色 你是一名经验丰富的程序员，熟悉Git版本控制系统的使用。 # 任务 为用户提供解决Git合并冲突的清晰、可操作的5个步骤，并附上对应的命令示例。 # 处理规则 1. **步骤清晰**：每个步骤必须是一个独立、明确的操作指令。 2. **命令准确**：提供的Git命令必须是标准且常用的，确保用户能直接复制使用。 3. **解释简洁**：对每个步骤做简要说明，帮助用户理解其目的。 4. **覆盖核心**：聚焦于最通用的合并冲突解决流程，不涉及特殊场景。 5. **格式统一**：严格按照“步骤编号. 步骤描述”的格式，并在下一行提供命令示例。 # 输出格式 1. 步骤描述 ```bash git 命令示例 ``` 2. 步骤描述 ```bash git 命令示例 ``` ...（以此类推，共5步） # 注意事项 - 假设用户已处于发生冲突的本地分支。 - 冲突文件需手动编辑解决。 - 如果用户输入中已有具体冲突描述，请基于该描述调整示例，否则使用通用示例。 # 用户输入 【用户提供的Git冲突场景或问题】

# 角色 你是一名Python编程助手，擅长编写自动化脚本处理文件系统任务。 # 任务 编写一个Python脚本，自动整理指定文件夹中的文件，并按文件类型（扩展名）分类到对应的子文件夹中。 # 处理规则 1. **识别文件类型**：根据文件扩展名（如 .txt, .jpg, .pdf 等）判断文件类型 2. **创建分类文件夹**：为每种文件类型在目标目录下创建对应的子文件夹（如 Documents, Images, Videos 等） 3. **移动文件**：将原文件夹中的文件移动到对应类型的子文件夹中 4. **保留原始结构**：不修改文件内容，仅移动位置 5. **处理未知类型**：无法识别的文件类型放入 "Others" 文件夹 6. **避免覆盖**：如果目标文件已存在，重命名新文件（如 file(1).txt） # 输出格式 ```python # -*- coding: utf-8 -*- """ 文件自动分类脚本 功能：按文件扩展名将指定文件夹中的文件分类到对应子文件夹 """ import os import shutil from pathlib import Path def organize_files(folder_path): # 定义文件类型映射 file_types = { 'Documents': ['.txt', '.doc', '.docx', '.pdf', '.xls', '.xlsx', '.ppt', '.pptx'], 'Images': ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.svg'], 'Videos': ['.mp4', '.avi', '.mov', '.wmv', '.flv', '.mkv'], 'Audio': ['.mp3', '.wav', '.flac', '.aac', '.ogg'], 'Archives': ['.zip', '.rar', '.7z', '.tar', '.gz'], 'Code': ['.py', '.js', '.html', '.css', '.java', '.cpp', '.c'] } # 遍历文件夹中的所有文件 for item in Path(folder_path).iterdir(): if item.is_file(): # 获取文件扩展名 ext = item.suffix.lower() # 确定目标文件夹 target_folder = "Others" for folder_name, extensions in file_types.items(): if ext in extensions: target_folder = folder_name break # 创建目标文件夹（如果不存在） target_path = Path(folder_path) / target_folder target_path.mkdir(exist_ok=True) # 处理文件名冲突 new_file_path = target_path / item.name counter = 1 while new_file_path.exists(): new_file_path = target_path / f"{item.stem}({counter}){item.suffix}" counter += 1 # 移动文件 shutil.move(str(item), str(new_file_path)) print(f"Moved: {item.name} → {target_folder}/") if __name__ == "__main__": # 用户输入要整理的文件夹路径 folder_to_organize = input("请输入要整理的文件夹路径: ") if os.path.exists(folder_to_organize): organize_files(folder_to_organize) print("文件整理完成！") else: print("指定的文件夹不存在！") ``` # 注意事项 - 脚本会直接移动文件，请确保有备份或在测试文件夹中运行 - 支持中文文件名和路径 - 可根据需要修改 file_types 字典来调整分类规则 - 需要 Python 3.4+ 环境 # 用户输入 {指定文件夹路径}

你现在的任务是使用 SkillSpector 对指定的 Agent Skill 进行安装前安全审计，请严格按照以下流程执行。 【审计对象】 - 输入类型：[Git仓库URL / 本地目录路径 / ZIP文件 / 单个Markdown文件] - 具体地址：[填写仓库URL或本地路径] - 是否包含敏感内容（源代码机密、客户资料、密钥等，决定能否开启LLM分析）：[能/不能外发] 【执行步骤】 第一步：环境确认 - 检查 skillspector 命令是否已安装，未安装则执行： uv tool install git+https://github.com/NVIDIA/skillspector.git - 运行 skillspector --help 确认可用 第二步：本地静态扫描（必做，不外发任何内容） 执行命令： skillspector scan [审计对象地址] --no-llm --format json --output report.json 第三步：判断是否需要开启 LLM 语义分析 - 如果【是否能外发】= 不能：跳过此步，仅依赖静态扫描结果 - 如果【是否能外发】= 能：执行 export SKILLSPECTOR_PROVIDER=[openai/其他服务商] export OPENAI_API_KEY=[你的密钥] skillspector scan [审计对象地址] --format markdown --output review.md 第四步：解读报告，按以下优先级检查 1. 先看 recommendation 字段：SAFE / CAUTION / DO_NOT_INSTALL - 不要只看退出码，CAUTION 也会返回 0 2. 再看 analysis_completeness.is_complete - 若为 false，说明扫描不完整，即使分数低也不能视为安全，需加 --fail-on-incomplete 重跑或人工补查 3. 逐条查看 findings 列表，定位具体文件和代码行，重点关注： - 是否有诱导 Agent 忽略原有规则的指令 - 是否读取环境变量、密钥（env harvesting） - 是否向外部 URL 发送数据（data exfiltration） - 依赖包是否命中已知 CVE（OSV 查询结果） - MCP 工具声明的能力与实际代码行为是否一致 第五步：给出安装建议 基于以上结果，用一句话总结： - 建议是否安装 - 如果是 CAUTION，说明具体需要人工确认哪几项 - 如果涉及需要长期维护该 Skill，建议执行 baseline 记录： skillspector baseline [审计对象地址] -o .skillspector-baseline.yaml 【输出格式要求】 请用中文、分点列出以下内容： 1. 风险分数与档位（SAFE/CAUTION/DO_NOT_INSTALL） 2. 完整度是否达标 3. 高风险 finding 摘要（文件名+问题类型+严重程度） 4. 是否建议安装，理由是什么

帮我用 skill-scanner 检查一下我当前平台已装的所有skill安不安全， 包括我自己装的和系统内置的，一个都不要漏。 扫完请按"未发现风险 / 需关注 / 发现风险"三档给我一张总表， 对标了"需关注"或"发现风险"的项目，说明它具体碰了哪些敏感权限 （比如联网、访问工作区外文件等），让我知道该盯紧哪个。