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Agent Skill · 效率

demo-precacher(演示预缓存器)

demo-precacher 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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。

demo-precacher 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 5,512。

总安装 10,869周安装 444GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,516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
1.0.1

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:demo-precacher(演示预缓存器)
来源仓库:https://github.com/nissan/demo-precacher
安装命令:
openclaw skills install demo-precacher
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 demo-precacher

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。

demo-precacher 用于预生成并缓存所有演示内容,提前验证 API 端点和播放覆盖。适合现场演示前进行完整性检查和差距报告生成。通过 clawhub 安装并使用 openclaw skills install demo-precacher 命令部署。需确认网络可达性和 API 密钥权限,避免缓存失败。

建议在正式演示前至少一小时完成预加载流程。

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 demo-precacher;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

demo-precacher 怎么安装?

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

demo-precacher 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。

demo-precacher 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。

demo-precacher 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。

demo-precacher 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,869 次,近一周安装 444 次,下载 3,516 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。

demo-precacher 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
demo-precacher

演示预缓存器 · 本页

10,869—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
demo-precacher
description
Pre-generate and cache all demo content before live presentations — hit every API endpoint in advance, verify playback, report coverage gaps. Use before hackathon demos, investor pitches, or any live presentation that relies on AI-generated content. Never demo live API calls.
version
1.0.0
metadata
openclaw
emoji
🏃
requires
bins
[]
env
primaryEnv
ELEVENLABS_API_KEY
network
outbound
true
reason
Pre-generates content by calling your configured APIs (ElevenLabs, Mistral, etc.) ahead of a live demo.
security_notes
base64 usage is for encoding binary audio/image content to store in cache — not for obfuscation or exfiltration.

Demo Precacher

The golden rule of AI demos: never rely on live API calls during a presentation. This skill provides a systematic approach to pre-generating and verifying all demo content before you go live.

Why This Exists

In a 48-hour hackathon, we had 18 stories across 10 languages with audio narration, sound effects, and background music. During the demo, the Mistral API had a 3-second latency spike. Because everything was pre-cached, the demo played flawlessly from cache while the audience assumed it was generating in real-time.

The Pattern

async def precache_demo():
    scenarios = [
        {"name": "Sophie", "language": "fr", "prompt": "A story about cloud whales..."},
        {"name": "Kai", "language": "ja", "prompt": "A story about bamboo forests..."},
    ]
    
    for s in scenarios:
        # Step 1: Generate content (hits the real API)
        story = await generate_story(s["prompt"], s["name"], s["language"])
        
        # Step 2: Cache the result
        await cache.set(s, story)
        
        # Step 3: Generate all derived content (audio, images)
        for scene in story["scenes"]:
            audio = await generate_tts(scene["text"], voice_id)
            await cache.set(f"audio_{scene['id']}", audio)
        
        # Step 4: Verify playback
        cached = await cache.get(s)
        assert cached is not None, f"Cache miss for {s['name']}"
    
    # Step 5: Report coverage
    print(f"Cached {len(scenarios)} scenarios, all verified ✅")

Checklist

Before any live demo, verify:

  • [ ] All primary scenarios cached and verified
  • [ ] Audio files playable (correct format, no corruption)
  • [ ] Fallback content available if cache miss occurs
  • [ ] Demo account credentials working
  • [ ] Network not required for cached playback
  • [ ] Cache TTL won't expire during the presentation

Files

  • scripts/precache_demo.py — Example precacher with verification and coverage reporting

平台分布

OpenClaw

82.82%
按下载量换算2,912

安全审计

VirusTotal

通过

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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