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Agent Skill · 效率

gradio(gradio 演示文稿)

gradio 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。

gradio 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 2,048。

总安装 29,988周安装 1,225GitHub Stars 2下载 9,702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:gradio(gradio 演示文稿)
来源仓库:https://github.com/ivangdavila/gradio
安装命令:
openclaw skills install gradio
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 gradio

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。

gradio 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中维护前端项目或生成界面组件时使用。它支持构建 ML 演示界面,结合状态管理和生产模式提升开发效率。通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install gradio。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网或文件读写操作。gradio 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 gradio;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

gradio 怎么安装?

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

gradio 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。

gradio 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。

gradio 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。

gradio 用的人多吗?

公开数据是累计安装 29,988 次,近一周安装 1,225 次,下载 9,702 次,GitHub 2 星。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。

gradio 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
gradio

gradio 演示文稿 · 本页

29,9882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
Gradio
description
Build and deploy ML demo interfaces with proper state management, queuing, and production patterns.
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🎨","requires":{"bins":["python3"]},"os":["linux","darwin","win32"]}}

Gradio Patterns

Interface vs Blocks

  • gr.Interface is for single-function demos — use gr.Blocks for anything with multiple steps, conditional UI, or custom layout
  • Blocks gives you .click(), .change(), .submit() event handlers — Interface only has one function
  • Mixing Interface inside Blocks works but creates confusing state — pick one pattern per app

State Management

  • gr.State() creates per-session state — it resets when the user refreshes the page
  • State values must be JSON-serializable or Gradio silently drops them — no custom classes without serialization
  • Pass State as both input AND output to persist changes: fn(state) -> state — forgetting the output loses updates
  • Global variables shared across users cause race conditions — always use gr.State() for user-specific data

Queuing and Concurrency

  • Without .queue(), long-running functions block all other users — always call demo.queue() before .launch()
  • concurrency_limit=1 on a function serializes calls — use for GPU-bound inference that can't parallelize
  • max_size in queue limits waiting users — without it, memory grows unbounded under load
  • Generator functions with yield enable streaming — but they hold a queue slot until complete

File Handling

  • Uploaded files are temp paths that get deleted after the request — copy them if you need persistence
  • gr.File(type="binary") returns bytes, type="filepath" returns a string path — mismatching causes silent failures
  • Return gr.File(value="path/to/file") for downloads, not raw bytes — the component handles content-disposition headers
  • File uploads have a default 200MB limit — set max_file_size in launch() to change it

Component Traps

  • gr.Dropdown(value=None) with allow_custom_value=False crashes if the user submits nothing — set a default or make it optional
  • gr.Image(type="pil") returns a PIL Image, type="numpy" returns an array, type="filepath" returns a path — inconsistent inputs break functions
  • gr.Chatbot expects list of tuples [(user, bot), ...] — returning just strings doesn't render
  • visible=False components still run their functions — use gr.update(interactive=False) to disable without hiding

Authentication

  • auth=("user", "pass") is plaintext in code — use auth=auth_function for production with proper credential checking
  • Auth applies to the whole app — there's no per-route or per-component auth without custom middleware
  • share=True with auth still exposes auth to Gradio's servers — use your own tunnel for sensitive apps

Deployment

  • share=True creates a 72-hour public URL through Gradio's servers — not for production, just demos
  • Environment variables in local dev don't exist in Hugging Face Spaces — use Spaces secrets or the Settings UI
  • server_name="0.0.0.0" to accept external connections — default 127.0.0.1 only allows localhost
  • Behind a reverse proxy, set root_path="/subpath" or assets and API routes break

Events and Updates

  • Return gr.update(value=x, visible=True) to modify component properties — returning just the value only changes value
  • Chain events with .then() for sequential operations — parallel .click() handlers race
  • every=5 on a function polls every 5 seconds — but it holds connections open, scale carefully
  • trigger_mode="once" prevents double-clicks from firing twice — default allows rapid duplicate submissions

Performance

  • cache_examples=True pre-computes example outputs at startup — speeds up demos but increases load time
  • Large model loading in the function runs per-request — load in global scope or use gr.State with initialization
  • batch=True with max_batch_size=N groups concurrent requests — essential for GPU throughput

平台分布

OpenClaw

94.54%
按下载量换算9,172

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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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