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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计提醒

autothinkautothink 效率

Agent Skill

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。

总安装

7,680

周安装

320

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,560
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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
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)*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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