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Agent Skill · 效率

acedatacloud-ai-chat(acedatacloudAI 聊天)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

acedatacloud-ai-chat 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 11,668。

总安装 4,480周安装 183GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,435核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:acedatacloud-ai-chat(acedatacloudAI 聊天)
来源仓库:https://github.com/germey/acedatacloud-ai-chat
安装命令:
openclaw skills install acedatacloud-ai-chat
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install acedatacloud-ai-chat

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

通过 AceDataCloud 通过统一的 OpenAI 兼容 API 访问 50 多个 LLM 模型。当您需要 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Grok 等聊天补全时使用

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install acedatacloud-ai-chat;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

acedatacloud-ai-chat 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install acedatacloud-ai-chat。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

acedatacloud-ai-chat 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

acedatacloud-ai-chat 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

acedatacloud-ai-chat 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

acedatacloud-ai-chat 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,480 次,近一周安装 183 次,下载 1,435 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

acedatacloud-ai-chat 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
acedatacloud-ai-chat

acedatacloudAI 聊天 · 本页

4,480—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
ai-chat
description
Access 50+ LLM models through a unified OpenAI-compatible API via AceDataCloud. Use when you need chat completions from GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, or other models through a single endpoint. Supports streaming, function calling, and vision.
license
Apache-2.0
metadata
author
acedatacloud
version
1.0
compatibility
Requires ACEDATACLOUD_API_TOKEN environment variable. Works as a drop-in replacement for the OpenAI SDK.

AI Chat — Unified LLM Gateway

Access 50+ language models through a single OpenAI-compatible endpoint via AceDataCloud.

Authentication

export ACEDATACLOUD_API_TOKEN="your-token-here"

Quick Start

curl -X POST https://api.acedata.cloud/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "claude-sonnet-4-20250514", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'

OpenAI SDK Drop-in

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-token-here",
    base_url="https://api.acedata.cloud/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

Available Models

OpenAI GPT

ModelTypeBest For
gpt-4.1LatestGeneral-purpose, high quality
gpt-4.1-miniSmallFast, cost-effective
gpt-4.1-nanoTinyUltra-fast, lowest cost
gpt-4oMultimodalVision + text
gpt-4o-miniSmall multimodalFast vision tasks
o1ReasoningComplex reasoning tasks
o1-miniSmall reasoningQuick reasoning
o1-proPro reasoningAdvanced reasoning
gpt-5Latest genNext-gen intelligence
gpt-5-miniMini gen 5Fast next-gen

Anthropic Claude

ModelTypeBest For
claude-opus-4-6Latest OpusHighest capability
claude-sonnet-4-6Latest SonnetBalanced quality/speed
claude-opus-4-5-20251101Opus 4.5Premium tasks
claude-sonnet-4-5-20250929Sonnet 4.5High-quality balance
claude-sonnet-4-20250514Sonnet 4Reliable general-purpose
claude-haiku-4-5-20251001Haiku 4.5Fast, efficient
claude-3-5-sonnet-20241022Legacy 3.5Proven track record
claude-3-opus-20240229Legacy OpusMaximum quality (legacy)

Google Gemini

ModelBest For
gemini-1.5-proLong context, complex tasks
gemini-1.5-flashFast, efficient

DeepSeek

ModelBest For
deepseek-r1Deep reasoning
deepseek-r1-0528Latest reasoning
deepseek-v3General-purpose
deepseek-v3-250324Latest general

xAI Grok

ModelBest For
grok-4Latest, highest capability
grok-3General-purpose
grok-3-fastSpeed-optimized
grok-3-miniCompact, efficient

Features

Streaming

POST /v1/chat/completions
{
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Write a story"}],
  "stream": true
}

Function Calling

POST /v1/chat/completions
{
  "model": "gpt-4.1",
  "messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in Tokyo?"}],
  "tools": [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_weather",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {"location": {"type": "string"}}}
      }
    }
  ]
}

Vision

POST /v1/chat/completions
{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "What's in this image?"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}
      ]
    }
  ]
}

Parameters

ParameterTypeDescription
modelstringModel name (see tables above)
messagesarrayArray of {role, content} objects
temperature0–2Randomness (default: 1)
top_p0–1Nucleus sampling
max_tokensintegerMaximum output tokens
streambooleanEnable SSE streaming
toolsarrayFunction calling definitions
tool_choicestring/objectTool selection strategy

Response

{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {"role": "assistant", "content": "Hello!"},
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 10,
    "completion_tokens": 5,
    "total_tokens": 15
  }
}

Gotchas

  • 100% OpenAI-compatible — use the standard OpenAI SDK with base_url="https://api.acedata.cloud/v1"
  • Billing is token-based with per-model pricing (more expensive models cost more per token)
  • Vision is supported on multimodal models (gpt-4o, gpt-4o-mini, grok-2-vision-*)
  • Function calling works on most modern models (GPT-4+, Claude 3+)
  • Streaming returns chat.completion.chunk objects via SSE
  • finish_reason values: "stop" (complete), "length" (max tokens), "tool_calls" (function call), "content_filter" (filtered)

平台分布

OpenClaw

96.07%
按下载量换算1,379

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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