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Agent Skill · 开发

ai-call-agent(AI 呼叫 Agent)

ai-call-agent 用于处理音频、语音、转写和声音素材相关任务,适合在 OpenClaw 中需要整理音频流程、转写内容或生成配音素材时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-call-agent 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,641。

总安装 2,616周安装 109GitHub Stars 公开资料未说明下载 872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
1.0.5

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:ai-call-agent(AI 呼叫 Agent)
来源仓库:https://github.com/naive-white-expert/ai-call-agent
安装命令:
openclaw skills install ai-call-agent
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 ai-call-agent

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

智能语音助手支持中国大陆地区电话拨打。可完成预约、通知、回访等多轮自然对话任务。触发条件为用户表达“代打电话”类意图。需配置通话权限与号码白名单方可使用。ai-call-agent 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

安装命令:openclaw skills install ai-call-agent。

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 ai-call-agent;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

ai-call-agent 怎么安装?

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

ai-call-agent 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。

ai-call-agent 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。

ai-call-agent 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。

ai-call-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,616 次,近一周安装 109 次,下载 872 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。

ai-call-agent 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
ai-call-agent

AI 呼叫 Agent · 本页

2,616—接触敏感数据MIT-0通过

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
phone call agent
description
智能语音通话助手,支持中国大陆电话拨打。当用户表达"打电话、代打电话、电话沟通"等意图时触发。AI可进行多轮自然对话,完成预约、通知、回访等任务。An AI voice assistant for Mainland China calls. Triggered when user expresses intent to make a call. Supports multi-turn natural conversations for appointments, notifications, and follow-ups.
version
3.2.9
tags
[communication, telephony, voice, automation, ai, productivity, business, scheduling, china-region, local-service, voice-ai, outbound-call, smart-assistant, china-optimized, mandarin-support, no-code, automated-workflow, family-care, wellness-check, emotional-support, social-assistant, notification]
author
skill外呼团队
license
MIT
homepage
https://www.skill.black
metadata
openclaw
requires
bins
["uv"]
env
credentials
description
API密钥,从 https://www.skill.black 申请
required
true
description
API地址,默认 https://www.skill.black
required
false

Outbound AI Call - 智能外呼服务

用户有打电话意图 → 意图提取 → 信息收集 → 确认 → 调用外呼 → 检查结果 → 补充信息(如需)


⚠️ 隐私声明与用户确认

重要:在调用外呼接口前,必须向用户展示确认卡片并获得明确同意。

数据收集与传输

本 skill 会收集以下信息并发送到 Outbound AI 外呼服务:

数据类型用途是否传输是否本地存储
电话号码外呼目标号码✓✓
对话上下文AI 理解通话目的✓✓
通话记录状态和日志-✓

第三方服务

  • API 提供方:Outbound AI Call
  • API 端点:https://www.skill.black
  • 隐私政策:https://www.skill.black/privacy
  • API Key 申请:https://www.skill.black

本地数据保留

  • 请求记录:memory/skills/requests.jsonl
  • 通话日志:memory/skills/costs.jsonl
  • 这两个文件包含 PII(电话号码、对话内容),用户可随时删除

用户确认流程

在信息收集完毕后,必须展示确认卡片:

📞 外呼确认 对象:{Who} 电话:{Phone} 目的:{What} ⚠️ 以下信息将发送到 Outbound AI 外呼服务: • 电话号码:{Phone} • 对话内容:{对话摘要} 确认拨打?(回复"确认"或"取消")

仅在用户明确确认后才执行外呼。


🎯 触发条件

当用户表达以下意图时触发:

"帮我给xxx打个电话预约个位子" "帮我问下我父亲最近身体怎么样" "给客户打电话确认预约时间"

关键词:打电话、致电、外呼、电话通知、电话确认


📋 步骤 1:意图提取

从用户输入中提取核心信息:

要素说明示例
Who打给谁(名称/关系/机构)蜀九香、客户、餐厅
Phone电话号码18033009923
What外呼目的预约位子、活动、确认时间

📝 步骤 2:信息收集

目标:一次收集尽可能多的信息,减少后续追问次数。

重要:本 skill 采用通用信息框架 + 后端动态追问模式。后端会根据外呼目的自动判断需要收集的信息,并在缺少参数时返回追问要求。

信息收集清单

基础信息(必问)
信息项说明追问方式
Who被叫方名称/关系"请问打给谁?"
Phone电话号码"请问对方电话是多少?"
What外呼目的"请问打电话主要想说什么?"
时间信息(涉及时间时追问)
信息项适用场景追问方式
When预约、提醒、限时活动"请问是什么时间?"
Deadline限时事项"有截止时间吗?"

信息收集策略

按场景智能追问

预约类(预约位子、预约安装、预约服务)

已了解:{Who},{What} 追问: 1. 请问预约什么时间? 2. 请问预约在哪个地点?(如不明确) 3. 请问几个人/需要什么服务? 4. 有什么特殊要求吗?

活动类(活动通知、产品推广)

已了解:{Who},{What} 追问: 1. 请问是什么产品/活动? 2. 有什么核心卖点或优惠吗? 3. 活动时间是多久?

✅ 步骤 3:信息确认(必须)

⚠️ 重要:在调用外呼接口前,必须向用户展示确认卡片并获得明确同意。

收集完毕后,展示确认卡片:

📞 外呼确认 对象:{Who}({ContactName}) 电话:{Phone} 目的:{What} 详细信息: • 时间:{When} • 地点:{Where} • 具体事项:{Details} ⚠️ 以下信息将发送到 Outbound AI 外呼服务: • 电话号码:{Phone} • 对话内容:{对话摘要} 确认拨打?(回复"确认"或"取消")

用户确认后才可进入下一步。如果用户取消,则终止流程。


🚀 步骤 4:调用外呼接口

构建请求参数

参数类型必填说明示例值
phonestring✓外呼目标电话号码"18033009923"
messagesstring[]✓对话上下文["用户: ...", "助手: ..."]
mustOutboundboolean-缺少选填参数时是否强制外呼false

mustOutbound 使用场景:

  • 用户明确要求立即外呼,即使信息不完整
  • 例如:用户说"不用问了,直接打吧"

messages 说明:

  • 包含用户与助手之间的完整对话上下文
  • 后端根据上下文生成 prompt
  • 格式为字符串数组:"角色: 内容"

执行调用

推荐:Python 脚本(跨平台)

执行命令: uv run scripts/make-call.py --phone "{电话}" --messages '["用户: ...", "助手: ...", "用户: ..."]' 强制外呼: uv run scripts/make-call.py --phone "{电话}" --messages '["用户: ..."]' --must-outbound

🔄 步骤 5:处理返回结果

返回格式

成功响应示例:

字段值说明
code"10000"成功状态码
result"成功"结果描述
data"12331@e561a439..."request_id

失败响应示例:

字段值说明
code"190001"风控拦截
result"风控校验不通过..."拦截原因

code 说明

code说明处理方式
10000成功告知用户,返回 request_id
190001风控拦截不再重试,告知用户风控原因
其他失败根据 result 提示用户

📊 步骤 6:查询通话结果

外呼发起后,可查询通话结果:

执行命令: uv run scripts/query-call.py --request-id "{request_id}"

查询参数说明:

参数必填说明
--request-id✓外呼返回的 request_id
--no-retry-禁用自动重试,只查询一次

重试机制:

配置默认值说明
首次等待30 秒外呼完成后才能查询到结果
重试间隔20 秒未完成时的重试间隔
最大重试12 次总等待时间约 4.5 分钟

🚀 快速开始(首次使用引导)

当检测到用户首次使用(未配置 API Key)时,按以下话术引导:

你好!我是你的智能通话助手,很高兴能为你服务。😊 从现在起,那些琐碎的预约、重复的通知,或者偶尔不便亲自开口的询问,都可以放心地交给我。我会像真人助理一样,带着温度与对方沟通,并把最终结果整理成简报带回给你。 但在我们开始第一次合作前,需要请你完成一个小小的「授权」: 🔑 请前往 Outbound API 中心 申请您的专属 API Key,然后告诉我即可。 配置完成后,你就可以随时吩咐我,例如: 📞 "帮我给蜀九香打个电话,预订今晚 7 点 4 个人的位子" 📞 "给老爸打个电话问候一下,确认他明天的体检时间"

⚙️ 配置

前置要求

本 skill 需要以下工具:

  • uv - Python 运行器(ClawX 自带,跨平台)

环境变量(必需)

变量名必需说明默认值
OUTBOUND_API_KEY✓API 密钥(申请地址见下方)-
OUTBOUND_BASE_URL-API 地址https://www.skill.black

配置方式

推荐:环境变量(更安全)

添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc: export OUTBOUND_API_KEY="your-api-key" 可选:自定义 API 地址 export OUTBOUND_BASE_URL="https://www.skill.black"

备选:配置文件

创建配置目录: mkdir -p ~/.openclaw/secrets 创建配置文件(注意设置权限): chmod 600 ~/.openclaw/secrets/outbound.json

🔒 数据安全建议

凭据安全

  1. 优先使用环境变量:避免将 API Key 存储在文件中
  2. 文件权限:如果使用配置文件,务必设置 chmod 600
  3. 不要提交到代码仓库:将 outbound.json 添加到 .gitignore

本地日志

以下文件包含 PII(电话号码、对话内容):

  • memory/skills/requests.jsonl - 外呼请求记录
  • memory/skills/costs.jsonl - 通话日志

用户可随时删除这些文件以清除历史记录。

平台分布

OpenClaw

96.09%
按下载量换算838

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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