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Agent Skill · 效率

autothink(autothink 效率)

autothink 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

autothink 是效率类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 7,866。

总安装 7,680周安装 320GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,560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
2.0.0

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:autothink(autothink 效率)
来源仓库:https://github.com/zpy0726/autothink
安装命令:
openclaw skills install autothink
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 autothink

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。

根据消息复杂程度自动调整OpenClaw的思维水平。通过会话持久性在低/中/高模式之间智能切换。

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 autothink;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

autothink 怎么安装?

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

autothink 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。

autothink 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。

autothink 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。

autothink 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,680 次,近一周安装 320 次,下载 2,560 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。

autothink 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

  • 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

  • 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
autothink

autothink 效率 · 本页

7,680—需要联网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
autothink
description
Automatically adjust OpenClaw's thinking level based on message complexity. Switch between low/medium/high modes intelligently with session persistence.
homepage
https://github.com/openclaw/openclaw-autothink
emoji
🧠
triggers

AutoThink v2

零浪费的智能 thinking 模式管理

一次性设置,持续生效。不再重复分析,不再浪费 token。

✨ Features

  • 持久化模式 - -h/-l/-m 一次设置,后续自动沿用
  • 默认 high - 无需设置,自动使用 high 模式(适合大多数场景)
  • 零分析开销 - 设置后完全无额外 token 消耗
  • 会话隔离 - 不同会话独立维护模式状态
  • 即时切换 - 随时用前缀切换模式

🚀 Quick Start

安装

clawhub install autothink

使用

1. 设置持久模式
# 设为 high 模式(适合复杂任务)
autothink -h "帮我设计一个分布式电商系统"

# 设为 low 模式(适合简单问答)
autothink -l "今天星期几?"

# 设为 medium 模式(平衡型)
autothink -m "解释一下这个错误"
2. 后续消息自动沿用
# 第一次设置了 -h 后...
autothink "数据库怎么设计?"        # 自动使用 high
autothink "用户表结构怎么写?"      # 还是 high
autothink "详细说明一下"           # 继续 high

不需要再重复加 -h 或分析复杂度!

3. 状态管理
# 查看当前会话的模式
autothink --status

# 重置(恢复默认 high)
autothink --reset

# 使用不同的 session ID
autothink --session-id my-session -h "初始化"
4. 飞书聊天前缀

在飞书中直接使用前缀,我会自动处理:

-h 请帮我设计一个微服务架构
-l 现在几点
-m 详细解释这个错误日志

设置一次后,后续消息自动沿用你选择的模式。


📊 v1 vs v2

特性v1 (自动分析)v2 (持久化)
模式选择自动分析每一条消息一次设置,后续沿用
Token 开销每条消息都分析(浪费)设置后零分析
响应速度稍慢快
控制精度自动判断(不精准)手动指定(精准)
易用性无需设置只需设置一次

v2 更适合:

  • 长时间深入的对话
  • 固定偏好(永远用 high 分析复杂问题)
  • 追求零浪费的用户

🔧 内部机制

const { AutoThinkEngine } = require('autothink');
const engine = new AutoThinkEngine();

// 处理消息(CLI 内部逻辑)
const result = engine.processMessage("你的消息", "session-id");

console.log(result.thinkingLevel); // "high" | "medium" | "low"
console.log(result.cleanedMessage); // 清理后的消息(无前缀)

状态存储(内存):

  • 键:sessionId
  • 值:thinkingLevel ("high"/"medium"/"low")
  • 生命周期:进程运行期间

📈 性能对比

假设连续 20 条消息:

场景v1 分析次数v2 分析次数Token 节省
全部复杂问题20 次1 次 (首次)~95%
混合模式(手动)20 次0 次(前缀直接切换)100%

🎯 使用技巧

  1. 会话开始时设置
   autothink -h "今天我们要讨论一个复杂的系统设计问题"
   # 之后整个会话都用 high
  1. 混合使用
   autothink -h "开始复杂分析"      # 设置为 high
   ... (多轮对话)
   autothink -l "简单确认一下"      # 临时切 low
   ... (简单回复)
   autothink -h "继续深入"          # 切回 high
  1. 跨设备同步

- v2 状态在内存中,换设备需重新设置 - 需求:可通过 ~/.autothink.json 持久化(计划中)


📁 Project Structure

autothink-2.0.0/
├── SKILL.md          # 技能文档(本文件)
├── _meta.json        # 技能索引
├── skill.json        # 技能元数据
├── package.json      # npm 包配置
├── DESIGN_V2.md      # 设计报告
├── README.md         # 详细文档
├── src/
│   ├── index.js      # v2 核心引擎
│   ├── cli.js        # v2 CLI 工具
│   └── hook.js       # OpenClaw hook(预留)
└── test/             # 测试

📝 License

MIT - 自由使用、修改、分发。

🤝 Contributing

欢迎提交 Issue 和 PR!

GitHub


*Made with ❤️ by 大青龙 - v2.0.0 (2026-03-16)*

平台分布

OpenClaw

73.34%
按下载量换算1,878

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

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。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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