Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 效率

fluid-network-slover(流体网络解决方案)

fluid-network-slover 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。

fluid-network-slover 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 12,144。

总安装 4,260周安装 174GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,364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:fluid-network-slover(流体网络解决方案)
来源仓库:https://github.com/w1965857192yf-dotcom/fluid-network-slover
安装命令:
openclaw skills install fluid-network-slover
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 fluid-network-slover

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。

fluid-network-slover 根据 TOML 定义求解稳定不可压缩流体网络。适合设计网络模板、验证拓扑数据或分析压力分布。通过 clawhub 安装后,输入 TOML 配置文件即可输出求解结果。需确保输入数据符合物理约束,否则可能导致计算异常。

适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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 fluid-network-slover;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

fluid-network-slover 怎么安装?

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

fluid-network-slover 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。

fluid-network-slover 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。

fluid-network-slover 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。

fluid-network-slover 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,260 次,近一周安装 174 次,下载 1,364 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。

fluid-network-slover 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

  • 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

  • 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
fluid-network-slover

流体网络解决方案 · 本页

4,260—需要联网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
fluid-network-solver
description
Solve and analyze steady incompressible fluid networks from TOML definitions. Use when users ask to design a network template, validate TOML topology data, compute node pressure plus pipe flow/velocity, run named scenarios, and generate reliability reports from pressure and flow thresholds.

Fluid Network Solver

Overview

Parse a TOML fluid network, apply named scenario overrides, solve hydraulic steady-state variables, and produce reliability analysis outputs. Use the scripts in this skill for deterministic execution instead of rewriting solver logic each time.

Workflow

  1. Read schema details from references/toml_schema.md when defining or checking input.
  2. Prepare a TOML file containing system, nodes, pipes, and scenarios.
  3. Run scripts/run_fluid_skill.py with one scenario or all scenarios.
  4. Return JSON output, markdown report, or a readable console summary.

Parameter Entry

Use this command from the skill root:

python scripts/run_fluid_skill.py --toml <input.toml> [--scenario <name> | --all-scenarios] [--report-out <report.md>] [--json-out <result.json>] [--print-text]

Supported parameters:

  • --toml: required input network file.
  • --scenario: single scenario name (default base).
  • --all-scenarios: analyze base plus all named scenarios.
  • --report-template: optional template path, default assets/report_template.md.
  • --report-out: optional markdown report output path.
  • --json-out: optional JSON result output path.
  • --print-text: print readable scenario analysis to stdout.
  • --generate-template: optionally write a starter TOML template and exit.

Outputs

Generate these outputs based on user request:

  • Plain text analysis: convergence, pressures, flows, and load pass/fail status.
  • JSON payload: machine-readable scenario results.
  • Markdown report: rendered from assets/report_template.md.

Report Template

Use assets/report_template.md placeholders:

  • {{generated_at_utc}}
  • {{input_file}}
  • {{scenario_mode}}
  • {{scenario_count}}
  • {{summary_table}}
  • {{detail_sections}}

Files

  • scripts/fluid_solver_core.py: compatibility shim that re-exports the maintained root implementation.
  • scripts/run_fluid_skill.py: CLI entry for parameterized execution and report generation.
  • references/toml_schema.md: authoritative schema and sample.
  • assets/report_template.md: default report skeleton.
  • assets/sample_network.toml: runnable demo network.
  • requirements.txt: runtime dependencies for packaging or local execution.

Execution Examples

Run one scenario:

python scripts/run_fluid_skill.py --toml assets/sample_network.toml --scenario Normal_Operation --print-text

Run all scenarios and export report + JSON:

python scripts/run_fluid_skill.py --toml assets/sample_network.toml --all-scenarios --report-out outputs/report.md --json-out outputs/result.json

Generate a template:

python scripts/run_fluid_skill.py --generate-template outputs/template.toml

平台分布

OpenClaw

88.75%
按下载量换算1,211

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills