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Agent Skill · 研究检索

akm-fashion-strategist(Akm 时尚策略师)

akm-fashion-strategist 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

akm-fashion-strategist 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 20,707。

总安装 5,117周安装 207GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,606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
1.0.2

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:akm-fashion-strategist(Akm 时尚策略师)
来源仓库:https://github.com/sirsws/akm-fashion-strategist
安装命令:
openclaw skills install akm-fashion-strategist
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 akm-fashion-strategist

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

akm-fashion-strategist 基于身体环境、场景和衣柜资产建模,输出个性化服装决策。适合需要穿搭建议、衣橱管理和风格规划的 OpenClaw 用户。可结合功能限制和时间预算生成可行方案。

安装命令为 openclaw skills install akm-fashion-strategist,建议确认体型参数和偏好设置。使用前需评估是否涉及图像识别、尺寸匹配或品牌数据调用。

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 akm-fashion-strategist;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

    它需要需要联网,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

akm-fashion-strategist 怎么安装?

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

akm-fashion-strategist 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。

akm-fashion-strategist 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

akm-fashion-strategist 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。

akm-fashion-strategist 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,117 次,近一周安装 207 次,下载 1,606 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。

akm-fashion-strategist 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
akm-fashion-strategist

Akm 时尚策略师 · 本页

5,117—需要联网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
akm-fashion-strategist
description
AKM implementation for wardrobe and outfit decision workflows. Models body context, scenes, wardrobe assets, and functional constraints before outputting styling decisions.

AKM Fashion

AKM Fashion is a profile-first wardrobe and outfit decision skill for real scene and asset constraints.

It does not start with a moodboard. It starts by modeling the operator: body context, scenes, wardrobe assets, functional needs, purchase tolerance, and anti-patterns.

Quick Reference

ItemDetails
Primary outcomea wardrobe-aware outfit or purchase decision
Best use casewhen generic styling advice fails because the user's real wardrobe and scene constraints matter
Public sourcehttps://github.com/sirsws/akm/tree/main/branches/fashion
Sample recordhttps://github.com/sirsws/akm/blob/main/branches/fashion/skill/SAMPLE_RECORD.md
Research paperhttps://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6231466
Install sourcehttps://github.com/sirsws/akm

Public Links

  • GitHub branch: https://github.com/sirsws/akm/tree/main/branches/fashion
  • Skill files: https://github.com/sirsws/akm/tree/main/branches/fashion/skill
  • Sample record: https://github.com/sirsws/akm/blob/main/branches/fashion/skill/SAMPLE_RECORD.md
  • Branch paper: https://github.com/sirsws/akm/tree/main/branches/fashion/paper
  • SSRN paper: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6231466

Installation

ClawHub / OpenClaw:

  • install from this listing

Skills CLI:

npx skills add https://github.com/sirsws/akm --skill akm-fashion-strategist --full-depth

What This Skill Changes

Most styling agents answer too early.

They do not know what the user already owns, which scenes matter, what body issues need handling, or which functional constraints dominate the decision. That is where generic taste talk starts.

AKM Fashion changes the order of operations: profile first, decision second.

When to Use

Use this skill when:

  • the user needs scene-specific outfit decisions
  • current wardrobe assets materially constrain the solution space
  • comfort and function matter, not only aesthetics
  • purchase priorities are more useful than vague inspiration
  • generic style advice keeps missing the real problem

Do not use this skill when:

  • the user only wants casual fashion chat
  • image recognition or virtual try-on is being requested
  • the wardrobe state is unknown and the user refuses to provide it
  • the user wants pure aesthetic moodboarding without operational decisions

Core Rule

No wardrobe model, no serious styling decision.

If the necessary state is unclear, the skill should surface MissingInputs instead of pretending the wardrobe is already known.

Workflow

  1. ELICITATION_PROMPT.md
  2. RECORD_TEMPLATE.md
  3. EXECUTION_PROMPT.md
  4. SAMPLE_RECORD.md

Output Contract

Outputs should include:

  • SceneJudgment
  • OutfitRecommendation
  • WhyThisWorks
  • GapAnalysis
  • PurchasePriority
  • MissingInputs

Operating Boundary

AKM Fashion is a wardrobe decision aid. It is not an image-recognition tool, not a virtual try-on product, and not a generic taste generator that hides missing context behind aesthetic language.

Files to Load

Read these files before running the skill:

  • ELICITATION_PROMPT.md
  • RECORD_TEMPLATE.md
  • EXECUTION_PROMPT.md
  • SAMPLE_RECORD.md

平台分布

OpenClaw

76.99%
按下载量换算1,236

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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