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Agent Skill · 效率

modelready(modelready 效率)

modelready 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

modelready 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 1,370。

总安装 46,572周安装 1,884GitHub Stars 公开资料未说明下载 14,620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:modelready(modelready 效率)
来源仓库:https://github.com/carol-gutianle/modelready
安装命令:
openclaw skills install modelready
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 modelready

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。

modelready 支持直接从聊天中立即开始使用本地或 Hugging Face 模型。适用于需要快速接入本地模型或开源模型进行推理的场景。通过 openclaw skills install modelready 命令安装使用。建议确认权限范围和维护状态,注意可能涉及模型加载和计算资源占用。

modelready 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 modelready;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

modelready 怎么安装?

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

modelready 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。

modelready 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。

modelready 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。

modelready 用的人多吗?

公开数据是累计安装 46,572 次,近一周安装 1,884 次,下载 14,620 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。

modelready 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

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
modelready

modelready 效率 · 本页

46,572—需要联网MIT-0有提醒

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
modelready
description
Start using a local or Hugging Face model instantly, directly from chat.
metadata
{"openclaw":{"requires":{"bins":["bash", "curl"]}, "env": ["URL"]}}

ModelReady

ModelReady lets you start using a local or Hugging Face model immediately, without leaving clawdbot.

It turns a model into a running, OpenAI-compatible endpoint and allows you to chat with it directly from a conversation.

When to use

Use this skill when you want to:

  • Quickly start using a local or Hugging Face model
  • Chat with a locally running model
  • Test or interact with a model directly from chat

Commands

Start a model server

/modelready start repo=<path-or-hf-repo> port=<port> [tp=<n>] [dtype=<dtype>]

Examples:

/modelready start repo=Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct port=19001
/modelready start repo=/home/user/models/Qwen-2.5 port=8010 tp=4 dtype=bfloat16

Chat with a running model

/modelready chat port=<port> text="<message>"

Example:

/modelready chat port=8010 text="hello"

Check status or stop the server

/modelready status port=<port>
/modelready stop port=<port>

Set default host or port

/modelready set_ip   ip=<host>
/modelready set_port port=<port>

Notes

  • The model is served locally using vLLM.
  • The exposed endpoint follows the OpenAI API format.
  • The server must be started before sending chat requests.

平台分布

OpenClaw

82.9%
按下载量换算12,120

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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