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Agent Skill · 效率

dialogflow-cx-nlu(dialogflow CX NLU 效率)

dialogflow-cx-nlu 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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。

dialogflow-cx-nlu 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 6,453。

总安装 9,337周安装 397GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,271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:dialogflow-cx-nlu(dialogflow CX NLU 效率)
来源仓库:https://github.com/yash-kavaiya/dialogflow-cx-nlu
安装命令:
openclaw skills install dialogflow-cx-nlu
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 dialogflow-cx-nlu

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。

利用 REST API 管理 Dialogflow CX 中的意图与实体类型配置。适用于 NLP 组件维护、训练集更新或语义理解优化等效率提升任务。可批量导入/导出 JSON 结构,支持字段映射与版本比对功能。依赖 Google Cloud 认证,每次调用计入配额,超频将暂停服务。

操作前建议备份现有配置,防止误删导致对话逻辑断裂。

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 dialogflow-cx-nlu;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

    它需要接触敏感数据,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

dialogflow-cx-nlu 怎么安装?

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

dialogflow-cx-nlu 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。

dialogflow-cx-nlu 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

dialogflow-cx-nlu 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。

dialogflow-cx-nlu 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,337 次,近一周安装 397 次,下载 3,271 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。

dialogflow-cx-nlu 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
dialogflow-cx-nlu

dialogflow CX NLU 效率 · 本页

9,337—接触敏感数据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
dialogflow-cx-nlu
description
Manage intents and entity types in Google Dialogflow CX via REST API. Use for creating, updating, and managing natural language understanding components. Supports v3beta1 API.

Dialogflow CX NLU

Manage intents and entity types in Google Dialogflow CX via REST API for natural language understanding.

Prerequisites

  • Google Cloud project with Dialogflow CX API enabled
  • Service account or OAuth credentials with Dialogflow API access
  • gcloud CLI authenticated OR bearer token

Authentication

Option 1: gcloud CLI (recommended)

gcloud auth application-default login
TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)

Option 2: Service Account

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/path/to/service-account.json"
TOKEN=$(gcloud auth application-default print-access-token)

API Base URL

https://dialogflow.googleapis.com/v3beta1

Regional endpoints available:

  • https://{region}-dialogflow.googleapis.com (e.g., us-central1, europe-west1)

Common Operations

List Intents

curl -X GET \
  "https://dialogflow.googleapis.com/v3beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/agents/${AGENT_ID}/intents" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}"

Create Intent

curl -X POST \
  "https://dialogflow.googleapis.com/v3beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/agents/${AGENT_ID}/intents" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "displayName": "Book Flight",
    "trainingPhrases": [
      {
        "parts": [{"text": "I want to book a flight"}],
        "repeatCount": 1
      }
    ]
  }'

List Entity Types

curl -X GET \
  "https://dialogflow.googleapis.com/v3beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/agents/${AGENT_ID}/entityTypes" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}"

Create Entity Type

curl -X POST \
  "https://dialogflow.googleapis.com/v3beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/agents/${AGENT_ID}/entityTypes" \
  -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "displayName": "Cities",
    "kind": "KIND_LIST",
    "entities": [
      {"value": "New York"},
      {"value": "Los Angeles"}
    ]
  }'

Key Resources

ResourceDescription
IntentsClassify user utterances and extract parameters
Entity TypesDefine structured data extraction patterns

Quick Reference

For detailed API reference:

Scripts

  • scripts/nlu.py — CLI wrapper for intents and entity types operations

Usage

python scripts/nlu.py list-intents --agent AGENT_NAME
python scripts/nlu.py create-intent --agent AGENT_NAME --intent "Book Flight" --phrases "book a flight,I want to fly"
python scripts/nlu.py list-entities --agent AGENT_NAME
python scripts/nlu.py create-entity --agent AGENT_NAME --name "Cities" --values "New York,Los Angeles"

Tips

  • Use training phrases that cover various ways users might express the intent
  • Entity types can be system (built-in) or custom
  • Use KIND_MAP for entities with synonyms, KIND_LIST for simple lists

平台分布

OpenClaw

86.27%
按下载量换算2,822

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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