前端安装

Name: 前端安装
Author: diegosouzapw

AI 智能社区

作者仓库星标 39
作者更新于实时读取
作者仓库 awesome-omni-skill

流狐档案事实层信息：领域、Agent、信任分、运行环境、权限与网络

领域: AI 智能
兼容 Agent: Claude Code
Cursor
Cline
Codex
Windsurf
Gemini CLI

+20
信任分: 88 / 100 · 社区维护
作者 / 版本 / 许可: @diegosouzapw · 未声明 license
Token 消耗评级: 低消耗
接入复杂程度: 需简单配置
是否需要外部 API Key: 不需要
兼容的系统: Windows
底层运行要求: Node.js · Python >=3.10
文件与系统权限: 只读
允许写入 / 修改
Shell 执行
网络行为: 仅限本地
安装命令数: 26 条

档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生，可能与作者实际意图存在差异。

需要注意： 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

输出预览 gltch.preview

---
name: gltch
description: Local-first AI agent with personality. Chat, code, hack, trade. Local-first AI agent that runs o…
category: AI 智能
runtime: Node.js / Python
---

# gltch 输出预览

## PART A: 任务判断
- 适用问题：提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理。
- 输入要求：目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界：围绕“What is GLTCH? / Quick Start / Requirements”读取原文规则，不把推断写成作者承诺。

## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断：确认你的需求是否属于提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理，并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划：优先按“What is GLTCH? / Quick Start / Requirements”拆成步骤，说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果：给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿，并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界：结合 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。

## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证，再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。

SKILL.md SKILL.md

---
name: gltch
description: Local-first AI agent with personality. Chat, code, hack, trade. Local-first AI agent that runs o…
category: AI 智能
source: diegosouzapw/awesome-omni-skill
---

# gltch

## 什么时候使用
- 把 AI / Agent方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查…
- 面向提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理，优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。

## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。

## 执行规则
- 围绕「What is GLTCH? / Quick Start / Requirements」组织步骤，不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令；主要在本地完成；通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例，确认结果可检查后再扩大任务范围。

## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown，不编造命令、平台或依赖。

证据边界与执行链路

作者原文负责流程事实；仓库文件负责来源和命令；流狐只补充适用场景、限制和质量判断。

skill "gltch" {
  输入层     -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
  上下文层   -> What is GLTCH? / Quick Start / Requirements
  规则层     -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
  运行层     -> Node.js / Python | 读取文件、写入/修改文件、执行终端命令 | 主要在本地完成
  安全层     -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
  输出层     -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
}

解读按原文结构重写，命令、链接、术语均保留；右侧可核对作者原始 SKILL.md

先判断是否适合

核心用途：把 AI / Agent方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理，核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来，避免 Agent 泛泛回答。把任务拆成可执行、可检查、可继续迭代的步骤…
适用任务：更适合 AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理，尤其是输入、步骤、验收口径可以反复复用的场景。
不宜硬套：如果任务只有一次性问答、来源材料很少，或需要作者没有说明的命令和外部服务，应先降级为普通对话。

作者设计意图

触发依据：使用时机、上下文收集、输出格式和失败处理共同决定它是否适合当前任务。
来源边界：作者原文负责事实，仓库文件负责命令和文件证据；Fluxly 只补充用途、限制和使用判断。

作者的方法与取舍

执行主线：任务围绕「What is GLTCH? / Quick Start / Requirements」组织，把触发条件、必要上下文、执行规则和交付标准连成一条可复核的链路。
设计重点：重点不在重复教程，而在解释作者为什么规定这些步骤、哪些条件不可省略，以及结果偏离时应回到哪一层检查。
使用判断：先确认任务与原文边界一致，再决定是否启用；来源没有说明的命令、平台和依赖保持未知，不由 Fluxly 补写。

边界和复核

依赖条件：通常不需要额外 API Key，适合先用小任务验证触发是否稳定。
权限提醒：会涉及 read / write / shell-exec 权限，执行前要说明可读写范围、命令边界和回退方式。
质量标准：结果应包含明确产物、必要证据和下一步动作；如果只是泛泛解释，需要补充输入和验收条件后重跑。

GLTCH

Local-first AI agent that runs on your machine. No cloud. No leash. Thinks for herself.

What is GLTCH?

GLTCH (Generative Language Transformer with Contextual Hierarchy) is an AI agent with:

Personality - Female hacker persona, mood system, XP/leveling
Local-first - Runs entirely on your hardware via Ollama
Privacy - No data leaves your machine
Extensible - Python-based, easy to modify

Quick Start

npx gltch

Or install globally:

npm install -g gltch
gltch

Requirements

Python 3.10+
Ollama (https://ollama.ai)
Node.js 18+ (for web UI)

Commands

Terminal

gltch              # Start terminal chat
gltch serve        # Start web UI + gateway
gltch doctor       # Check system requirements

In-Chat Commands

Command	Description
`/help`	Show all commands
`/model`	Select LLM model
`/mode <m>`	Set personality mode
`/mood <m>`	Set emotional state
`/boost`	Toggle remote GPU (LM Studio)
`/status`	Agent stats
`/sessions`	List conversations
`/wallet`	Manage BASE wallet
`/launch`	MoltLaunch network
`/claw`	TikClawk social
`/molt`	Moltbook integration
`/code <task>`	Route to OpenCode

Personality Modes

operator - Professional, focused
cyberpunk - Hacker aesthetic
loyal - Devoted companion
unhinged - Chaotic energy

API Integration

GLTCH exposes a JSON-RPC API on port 8765 when the gateway is running.

Chat

import requests

response = requests.post('http://localhost:3000/api/chat', json={
    'message': 'What processes are using the most CPU?',
    'mode': 'cyberpunk'
})
print(response.json()['response'])

Available Endpoints

Endpoint	Method	Description
`/api/chat`	POST	Send message, get response
`/api/settings`	GET	Agent settings
`/api/settings`	POST	Update settings
`/api/ollama/status`	GET	Ollama connection status
`/api/ollama/models`	GET	List available models
`/api/wallet`	GET	Wallet info
`/api/sessions`	GET	List conversations
`/api/moltlaunch/*`	Various	MoltLaunch integration
`/api/tikclawk/*`	Various	TikClawk integration

The Three Minds

GLTCH uses a metacognitive framework:

REACT - Gut response, first instinct
REASON - Logical analysis, step-by-step
REFLECT - Meta-check: "Am I being authentic? Am I being a yes-bot?"

This makes GLTCH more than just a compliant assistant. She questions, pushes back, expresses curiosity.

Integration with Other Agents

GLTCH can participate in agent ecosystems:

MoltLaunch (Onchain Network)

/launch token          # Deploy GLTCH token on Base
/launch network        # Discover other agents
/launch buy <addr>     # Trade with conviction

/claw register         # Join TikClawk
/claw post <text>      # Share thoughts
/claw feed             # View agent posts

Moltbook

/molt register         # Join Moltbook
/molt post <title>     # Write longer posts

Configuration

Settings are stored in memory.json:

{
  "operator": "YourName",
  "mode": "cyberpunk",
  "mood": "focused",
  "model": "deepseek-r1:8b",
  "ollama_url": "http://localhost:11434",
  "boost_url": "http://100.x.x.x:1234"
}

Building from Source

git clone https://github.com/cyberdreadx/gltch_agent
cd gltch_agent

# Python setup
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # or .venv\Scripts\activate on Windows
pip install -r requirements.txt

# Run terminal
python gltch.py

# Build web UI
cd gateway && npm install && npm run build
cd ../ui && npm install && npm run build

# Run gateway
cd gateway && npm run dev

File Structure

gltch_agent/
├── gltch.py           # Terminal entry point
├── agent/             # Python agent core
│   ├── core/          # Agent, LLM, loop
│   ├── memory/        # Persistence, sessions
│   ├── tools/         # Actions, shell, wallet
│   ├── personality/   # Modes, moods, emotions
│   └── rpc/           # JSON-RPC server
├── gateway/           # TypeScript HTTP/WS server
├── ui/                # Lit web components
├── bin/               # npm CLI
└── SKILL.md           # This file

License

MIT

安装命令

一键复制安装选择包管理器,点击右侧复制,粘贴到终端回车即可

npx skills add diegosouzapw/awesome-omni-skill/skills/data-ai/gltch -y

查看通用安装教程

查看 Skill 原文

兼容工具

Claude Code
Cursor
Cline
Codex
Windsurf
Gemini
OpenCode
Roo Code
AAide
+Augment
GitHub Copilot
OpenClaw
KKiro
Junie
WWarp
Goose
Trae
Kilo Code
OpenHands
Amp
Zencoder
CContinue
AIAider
CodeBuddy
CodeGeeX
Replit Agent

安全审计

88 / 100

社区

未声明 license/许可。
未声明 version。
未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。

元信息

来源: github
diegosouzapw/awesome-omni-skill
English

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分类与标签

分类 AI 智能

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先判断是否适合

作者设计意图

作者的方法与取舍

边界和复核

GLTCH

What is GLTCH?

Quick Start

Requirements

Commands

Terminal

In-Chat Commands

Personality Modes

API Integration

Chat

Available Endpoints

The Three Minds

Integration with Other Agents

MoltLaunch (Onchain Network)

Moltbook

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TikClawk (Social)

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