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共找到 2,301 个 Skills
OpenClaw Studio专家——用于管理OpenClaw Gateway、Agent、聊天、审批和任务的Web仪表板
盲区扫描——读昨天你与 AI 的全部对话，照出暴露的思维盲区（不是不懂的知识，是让某类真相一直看不见的思维习惯），再从微信读书挑一本书的一章精准补上，落成一篇完整分析笔记。Use when user says '扫盲区', '盲区', '照盲区', '看看我的思维盲区', '我昨天想漏了什么', 'blind spot', 'ljg-blind', '/ljg-blind', or wants yesterday's AI conversations analyzed for cognitive blind spots plus a targeted weread chapter to fill them. 可选参数：传一个日期(YYYY-MM-DD)扫那天而非昨天。NOT FOR 纵向深钻一个观点（用 ljg-think）、一个领域降秩（用 ljg-rank）、陪读一篇文本（用 ljg-read）、找一个领域的约束（用 ljg-constraint）。
配置pstack为每个角色使用的模型。检测可用模型并写入一条始终生效的规则，覆盖skill的默认设置。适用于/setup-pstack、“configure pstack models”命令，或更改pstack的模型选择。
按对话维度查看成本——在成本追踪中列出每个会话的开始时间、消息数量、使用的顶级模型及总成本
借助实时开发者内容突破LLM的知识截止限制。daily.dev聚合了来自数千个来源的文章，这些内容经过社区互动验证，并采用结构化分类体系，便于精准查找。
与Google Cloud Storage交互，以管理存储桶、对象和访问控制，实现可扩展的数据存储。
基于Vosk库的全离线语音转文本——流式识别，支持16 kHz PCM格式，模型下载完成后无需网络即可使用。
通过agent-browser-cli控制并交互Chrome浏览器，实现标签页管理、页面自动化、CDP操作以及内容提取功能。
协调PeachSolution新模块开发的集成团队技能。 基于已准备好的DB Schema、Spec和ui-proto，支持标准模式+仅Spec模式+自然语言prompt模式。 通过"帮我组建团队"、"全栈开发"、"团队开发"、"后端+UI整体生成"、 "修复bug"、"在这个页面添加X"、"一起创建API和页面"、 "只做后端"、"只做API"、"只添加UI"等关键词触发。 支持mode=backend(API+Store) | ui(仅UI) | fullstack(整体)模式， 无需mode/proto，仅通过自然语言输入即可进行即兴bug修复·功能添加。 大规模作业遵循通过功能队列和Contract Gate提升初次完成度的方向。 与peach-team-e2e构成一套开发-验证交付流程，但保持E2E验证的独立性。 团队执行方式通过分析请求范围和运行时工具可用性，从single-agent / role-queue / agent-team中选择。 替代现有团队开发技能的开发协调角色，DB创建作为peach-gen-db的前置步骤分离处理。
自动在哈萨克斯坦（kz1-a，卡拉干达）的全新Yandex Cloud虚拟机（VM）上部署OpenClaw机器人。仅向用户请求两项信息——Telegram机器人令牌，以及三种大语言模型（LLM）访问方式中的一种（Anthropic API密钥、OpenRouter API密钥，或通过ChatGPT Plus/Pro订阅的OpenAI Codex OAuth），之后将自动完成虚拟机创建、系统加固、OpenClaw安装、CEO AI OS工作区初始化、Telegram配对、chat_id自动检测以及机器人回复验证。用户仅需执行另外两项操作：在Telegram中按下一次/start，以及（若选择Codex方式）在auth.openai.com上确认设备代码。当用户提及“将OpenClaw安装到Yandex Cloud”“将OpenClaw部署到YC哈萨克斯坦”“在YC KZ中设置我的CEO机器人”“我在OpenClaw工作坊，需要自己的机器人”“为OpenClaw创建Yandex Cloud虚拟机”或类似表述时，使用本技能。面向非DevOps用户（创始人、CEO、营销负责人），端到端流程约15分钟。支持两种Yandex Cloud访问模式——方案A（用户通过OAuth使用自己的YC哈萨克斯坦账户）和方案B（由工作坊组织者提供的工作坊密钥包，供没有自有YC账户的参与者使用）。模式会根据输入自动检测。若要在本地机器安装OpenClaw，请使用本仓库中的openclaw/install.sh。配套技能openclaw-guide是必需的；prepare-yc-workshop是对应的组织者端技能，用于生成方案B中使用的密钥包；openclaw-user-onboarding会在步骤5后自动调用，收集用户的五项基本信息（身份、关注点、沟通风格、使用工具、避坑指南）并写入USER.md，确保机器人从第一条消息开始就能提供有用的服务。
以本地优先、安全优先为原则的OpenClaw Agent控制中心——具备只读默认设置、token归因、协作追踪和安全写入操作的可视化仪表盘。
使用belt CLI——运行250+款AI应用，管理知识库，搜索技能，连接MCP服务器