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Agent Skill · 开发

kcard(kcard 开发)

kcard 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

kcard 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 4,834。

总安装 7,456周安装 317GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,612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
1.6.5

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:kcard(kcard 开发)
来源仓库:https://github.com/goog/kcard
安装命令:
openclaw skills install kcard
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 kcard

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

kcard 用于补充开发相关能力。kcard 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适合在 OpenClaw 中让 Agent 承接开发相关任务时使用。支持从文本、文件或 URL 中提取关键知识并生成知识卡片。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法,安装前需确认权限范围。

建议在安装前确认是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。

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 kcard;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

    它需要操作浏览器,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

kcard 怎么安装?

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

kcard 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。

kcard 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

kcard 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。

kcard 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,456 次,近一周安装 317 次,下载 2,612 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。

kcard 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
kcard

kcard 开发 · 本页

7,456—操作浏览器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
kcard
description
Knowledge Card generator. Extracts key knowledge from user-provided material (text, files, URLs), determines optimal card type (concept/memo/process/comparison), applies cognitive science principles (chunking, dual coding, elaboration), outputs structured Markdown, and renders it into a beautiful image. Use when user says "知识卡片", "kcard", "make a card", "knowledge card", or wants to turn notes/articles into memorable visual cards.

Knowledge Card Generator

Workflow

1. Parse Input Material

Accept any of: pasted text, file path, URL, or image.

  • If URL → fetch and extract main content by web_fetch tool
  • If file → read it

Extract 3–7 core knowledge points. Prioritize: definitions > mechanisms > examples > details.

2. Determine Card Type

Pick the best-fit type based on content nature:

TypeTrigger PatternStructure
ConceptDefines a term, theory, modelTerm → Definition → Analogy → Key Points
MemoSteps, commands, configs, referencesTitle → Ordered Steps → Tips / Gotchas
ProcessSequential workflow or lifecycleTitle → Phases → Steps per Phase → Output
ComparisonCompares 2+ itemsDimension → Item A vs Item B → Verdict

If unsure, default to Concept card.

3. Apply Cognitive Science Principles

Follow these when structuring the card:

  • Chunking: Group related info into 3–5 chunks max per section
  • Dual Coding: Pair text with a visual metaphor or emoji anchors
  • Elaboration: Add a "Why It Matters" or analogy section
  • Spaced Repetition Cue: End with a self-test question (❓)
  • Progressive Disclosure: Layer from simple to detailed

4. Generate Markdown

Use the template from references/card-templates.md. Output a single Markdown file.

Naming convention: kcard_<topic>_<type>.md (e.g., kcard_react-hooks_concept.md)

Save to user's specified path or default: ~/.openclaw/workspace/kcards/

5. Render to Image

Run the rendering script to convert the Markdown into a PNG:

python <skill-dir>/scripts/render_card.py <path-to-markdown> [--output <output.png>] [--theme <warm|cool|girly|tech>] [--width 800]

Default theme: warm. Default output: same path with .png extension.

The script:

  1. Parses Markdown to styled HTML
  2. Renders HTML to image via headless browser or html2image
  3. Returns the output path

Present the final image to the user.

Output Format

Always output:

  1. The Markdown source file (for editing/reuse)
  2. The rendered PNG image
  3. A brief one-line summary of what the card covers

Notes

  • Keep cards concise: one concept per card, maximum 195 words
  • Use Chinese or English based on input language
  • Emoji anchors are encouraged but keep them minimal (1–3 per section)
  • For batch requests, process cards sequentially and summarize all outputs

平台分布

OpenClaw

90.16%
按下载量换算2,355

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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