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Agent Skill · 效率

claw-value(爪值)

claw-value 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。

claw-value 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 5,483。

总安装 10,908周安装 450GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,564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:claw-value(爪值)
来源仓库:https://github.com/lazyyoun/claw-value
安装命令:
openclaw skills install claw-value
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 claw-value

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。

OpenClaw爪度评估系统 - 量化您的AI自动化能力,生成龙虾能力估值评估报告。支持16套主题、5级模拟数据、游戏化展示。

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 claw-value;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

claw-value 怎么安装?

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

claw-value 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。

claw-value 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。

claw-value 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。

claw-value 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,908 次,近一周安装 450 次,下载 3,564 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。

claw-value 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
claw-value

爪值 · 本页

10,908—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
clawvalue
description
OpenClaw Claw度评估系统 - 量化你的 AI 自动化能力,生成龙虾能力估值趣味评估报告。支持16套主题、5级Mock数据、游戏化展示。
version
2.0.0
metadata
clawdbot
emoji
🦞
requires
py
config
env
CLAWVALUE_PORT
description
服务端口
default
5002
DASHSCOPE_API_KEY
description
百炼API密钥(可选,用于图片生成)
default

🦞 ClawValue - OpenClaw 能力估值系统

量化你在 OpenClaw 上的 AI 自动化能力,生成趣味化的"龙虾能力估值"评估报告。

📦 安装依赖

在项目根目录执行:

cd 到skill安装目录/clawValue
pip install -r requirements.txt

或手动安装:

pip install flask requests

🔑 配置(可选)

DASHSCOPE_API_KEY - 百炼 API 密钥

export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key"

说明:

  • ✅ 不配置也能使用:数据整理、评估分析、页面展示
  • ❌ 不配置无法使用:龙虾海报图片生成(会跳过图片相关功能)

🚀 快速开始

方式一:一键启动(推荐)

python scripts/server.py

访问:http://localhost:5002

方式二:自定义参数

# 指定端口
python scripts/server.py --port 8080

# 监听所有网卡(支持局域网/公网访问)
python scripts/server.py --host 0.0.0.0 --port 5002

# 完整参数
python scripts/server.py -H 0.0.0.0 -p 5002

参数说明:

参数简写默认值说明
--host-H127.0.0.1绑定地址,0.0.0.0 允许外部访问
--port-p5002服务端口

⚠️ 远程访问注意:

  • 使用 --host 0.0.0.0 才能从其他设备访问
  • 确保防火墙/安全组开放对应端口
  • 云服务器需要配置安全组白名单

🌐 访问地址

默认页面

http://localhost:5002

带锐评内容访问

http://localhost:5002/?clawJudge=这是大型生成的锐评内容

URL 参数:

  • clawJudge - 自定义锐评内容(URL编码)

示例:

# 中文内容需要 URL 编码
curl "http://localhost:5002/?clawJudge=$(python3 -c 'import urllib.parse; print(urllib.parse.quote(\"你的锐评内容\"))')"

🔄 交互模式

模式一:独立服务模式

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. 安装依赖                                         │
│     pip install flask requests                      │
│                                                     │
│  2. 配置百炼API(可选)                               │
│     export DASHSCOPE_API_KEY="xxx"                  │
│     └─ 不配置:影响图片生成,不影响分析服务             │
│                                                     │
│  3. 启动服务                                         │
│     python scripts/server.py                        │
│                                                     │
│  4. 访问页面                                         │
│     http://localhost:5002                           │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

特点:

  • 自动整理 OpenClaw 数据
  • 内置 AI 生成锐评内容
  • 完整的页面展示

模式二:API 集成模式

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. 安装依赖                                         │
│     pip install flask requests                      │
│                                                     │
│  2. 配置百炼API(可选)                               │
│     export DASHSCOPE_API_KEY="xxx"                  │
│                                                     │
│  3. 调用 API 获取数据                                │
│     GET /api/ → 返回评估数据 JSON                    │
│                                                     │
│  4. 生成锐评内容                                     │
│     调用大模型 API,结合数据生成锐评                  │
│                                                     │
│  5. 传入页面展示                                     │
│     http://host:port/?clawJudge=锐评内容            │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

特点:

  • 数据与展示分离
  • 可集成到其他系统
  • 支持自定义锐评逻辑

📡 API 接口

获取评估数据

GET /api/

响应示例:

{
  "success": true,
  "data": {
    "depth_level": 2,
    "value_estimation": {
      "amount": 2500,
      "currency": "CNY"
    },
    "skills": {
      "total": 12,
      "custom": 10,
      "categories": {
        "社交媒体": 3,
        "工具效率": 2,
        "自动化": 2
      }
    },
    "sessions": {
      "total": 1500,
      "active_days": 15
    },
    "evaluation": {
      "skill_score": 45,
      "automation_score": 35,
      "integration_score": 30
    },
    "achievements": [
      "🎮 新手上路",
      "🦞 初级玩家"
    ],
    "log_stats": {
      "info_count": 1200,
      "warn_count": 200,
      "error_count": 100,
      "tool_calls": 150
    }
  }
}

字段说明

字段类型说明
depth_levelint使用深度等级 (1-5)
value_estimation.amountint估值金额(元)
skills.totalint技能总数
skills.customint自定义技能数
skills.categoriesobject技能分类统计
sessions.totalint日志条目总数
sessions.active_daysint活跃天数
evaluation.skill_scoreint技能评分 (0-100)
evaluation.automation_scoreint自动化评分 (0-100)
evaluation.integration_scoreint集成评分 (0-100)
achievementsarray成就列表
log_stats.*int日志统计数据

生成龙虾海报

POST /api/generate-image
Content-Type: application/json

{
  "level": 2,
  "title": "初级玩家",
  "roast": "你的技能树已经点亮了一半..."
}

注意: 需要配置 DASHSCOPE_API_KEY

🎮 等级体系

等级名称特征
Lv.1入门小白刚接触 OpenClaw,基础交互
Lv.2初级玩家开始使用自定义技能
Lv.3中级开发者多技能协作,自动化场景
Lv.4高级工程师多 Agent,复杂工作流
Lv.5龙虾大师全方位自动化,Proactive 模式

📂 项目结构

clawvalue/
├── SKILL.md              # 技能说明(本文件)
├── requirements.txt      # Python 依赖
├── lib/                  # 核心库代码
│   ├── __init__.py
│   ├── collector.py      # 数据整理(技能扫描、日志解析)
│   ├── constants.py      # 常量定义(分类、来源)
│   ├── evaluation.py     # 评估逻辑
│   ├── schemas.py        # 数据模型
│   ├── image_generator.py # 图片生成(万象API)
│   ├── parser.py         # 日志解析器
│   └── achievements.py   # 成就定义
├── scripts/              # 可执行脚本
│   ├── server.py         # Flask 服务入口
│   └── gen_icons.py      # 批量生成成就图标
├── web/                  # 前端资源
│   ├── index.html        # 单文件前端
│   └── images/           # 图片资源
│       └── achievements/ # 成就图标
└── docs/                 # 文档和设计资料

🎨 主题系统

支持 16 套精美主题:

主题名说明类型
deep-sea深海龙虾(默认)深色
neo-brutalist新野兽派设计特色
fresh-garden清新花园浅色
cyber-neon赛博霓虹深色
retro-type复古打字机浅色
minimal-ink极简水墨浅色
dark-forest暗夜森林深色
summer-beach夏日海滩浅色
candy-land糖果乐园浅色
dark-gothic暗黑哥特深色
vaporwave蒸汽波深色
sakura-bloom樱花盛开浅色
pixel-game像素游戏深色
ocean-deep深海深色
music-rhythm音乐节奏深色
snow-peak雪峰浅色

🔧 技术栈

组件技术
后端Python Flask
前端原生 HTML/CSS/JS
样式oklch 颜色、CSS变量、动画
数据JSONL 日志解析、技能扫描
图片阿里云万象API(可选)

*🦞 ClawValue v2.0 - 让 AI 能力量化变得有趣!*

平台分布

OpenClaw

79.69%
按下载量换算2,840

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。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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