Agent Skill · 开发

mistral（mistral 开发）

mistral 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。

mistral 是开发类 Agent Skill，可用宿主为 OpenClaw，通过ClawHub获取，权限为调用外部服务；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 11,473。

总安装 1,747周安装 70GitHub Stars 公开资料未说明下载 566核验 2026-05-01

开发调用外部服务 ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计通过 OpenClaw

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

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。

mistral 用于补充开发相关能力，适合了解 Mistral AI 公司及其模型生态。它提供关于该公司背景、技术路线和行业应用的信息支持。通过 openclaw skills install mistral 安装，建议结合官方文档验证信息准确性。使用时需注意信息来源可靠性，避免将推测内容当作确定事实引用。

mistral 属于开发类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步

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
拿到安装命令
可以直接复制的命令是 openclaw skills install mistral；命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。
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
按最小权限试用
它需要调用外部服务，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

mistral 怎么安装？

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

mistral 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。

mistral 需要什么权限？

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API，使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

mistral 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。

mistral 用的人多吗？

公开数据是累计安装 1,747 次，近一周安装 70 次，下载 566 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。

mistral 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	8,779,018	986	操作浏览器	MIT-0	通过
ontology 本体论 · OpenClaw	6,636,960	576	只读	MIT-0	通过
entra-app-registration 内部应用程序注册 · Codex、Claude	6,631,872	764	接触敏感数据	未明确	通过
entra-app-registration 内部应用程序注册 · Codex、Claude	3,757,680	201	接触敏感数据	未明确	通过
nano-banana-pro 纳米香蕉专业版 · OpenClaw	3,526,898	364	接触敏感数据	MIT-0	有提醒
mistral mistral 开发 · 本页	1,747	—	调用外部服务	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: mistral
description: 欧洲AI的希望：23岁信息学奥赛金牌得主创立的模型公司
summary: 欧洲领先的大语言模型公司，由前Meta FAIR研究员创立，专注开源AI模型和高效推理，挑战美国科技巨头的AI霸权。
read_when

Mistral AI：23岁天才和3天训练的模型

核心定位：欧洲领先的大语言模型公司，由前Meta FAIR研究员创立，专注开源AI模型和高效推理，挑战美国科技巨头的AI霸权。

创始人的故事

Arthur Mensch不是一个普通的创业者。23岁拿到国际信息学奥林匹克竞赛金牌，24岁成为DeepMind最年轻的研究员，后来转到Meta FAIR实验室。2023年4月，他带着两位前同事一起离开了Meta，在巴黎创立了Mistral AI。

四个月后的7月，他们发布了第一个模型——Mistral 7B。这个只有70亿参数的模型，性能超越了Meta自己130亿参数的Llama 2。更惊人的是：训练只用了3天，成本不到10万美元。

这个消息在AI圈炸了——它打破了"大模型必须大投入"的行业共识。

快速迭代

2023.07：Mistral 7B发布
2023.12：3.85亿欧元A轮融资（欧洲AI最大单笔）
2024.02：Mixtral 8x7B（MoE混合专家模型）
2024.06：Mistral Large 2
2024.09：Codestral代码模型
2025：Mistral Saba和Pixtral多模态模型

怎么赚钱？

Mistral的策略是"开源获客 + 付费变现"：

免费开源：7B到8x22B参数的小模型，在Hugging Face下载量超5000万
付费API：企业级API服务和私有化部署
云平台合作：微软Azure和AWS上都可以使用

MoE架构使得推理成本显著低于同级别稠密模型——这是核心竞争优势。

关键数据

估值约60亿欧元，A轮3.85亿欧元，团队约200人，Mistral 7B下载量超5000万次。

平台分布

OpenClaw

81.29%

按下载量换算460

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API，使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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