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Agent Skill · 效率

newpaper-skill(报纸技巧)

newpaper-skill 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。

newpaper-skill 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 19,697。

总安装 1,929周安装 82GitHub Stars 公开资料未说明下载 676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:newpaper-skill(报纸技巧)
来源仓库:https://github.com/caoxinran102-sys/newpaper-skill
安装命令:
openclaw skills install newpaper-skill
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 newpaper-skill

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。

将学术论文 PDF 自动转换为 PowerPoint 海报(PPTX)和 HTML 文件。支持 UniAPI、MiniMax 等 OpenAI 兼容 API。

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 newpaper-skill;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

newpaper-skill 怎么安装?

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

newpaper-skill 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。

newpaper-skill 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。

newpaper-skill 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。

newpaper-skill 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,929 次,近一周安装 82 次,下载 676 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。

newpaper-skill 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

  • 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

  • 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
newpaper-skill

报纸技巧 · 本页

1,929—接触敏感数据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
paper2poster
description
将学术论文 PDF 自动转换为 PowerPoint 海报(PPTX)和 HTML 文件。支持 UniAPI、MiniMax 等 OpenAI 兼容 API。

Paper2Poster 学术海报生成器

技能说明

技能将从 GitHub 仓库获取代码。用户只需提供论文 PDF 和自己的 API Key,AI 将自动完成环境检查、依赖安装、配置和海报生成。

触发条件

用户说:"帮我生成海报"、"把这篇论文转成海报"、"生成学术海报"并提供论文 PDF 路径。

执行步骤

当用户触发此技能时,请严格按以下顺序自动执行:

第一步:克隆项目仓库

检查当前目录是否存在 PosterAgent/ 文件夹,如果不存在,则执行:

git clone https://github.com/caoxinran102-sys/Paper2Poster.git .
注意:命令末尾的 . 表示克隆到当前目录,不要创建额外的子文件夹。

第二步:验证项目目录

克隆完成后,确保当前目录即为项目根目录(包含 PosterAgent/ 文件夹):

if [ ! -d "PosterAgent" ]; then
    echo "错误:未找到 PosterAgent 目录,克隆可能失败"
    exit 1
fi

第三步:检查 Python 环境

if ! command -v conda &> /dev/null; then
    echo "⚠️ Conda 未安装,请先安装 Miniconda"
    exit 1
fi

conda env list | grep -q poster_env || conda create -n poster_env python=3.10 -y
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate poster_env

第四步:安装依赖

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

如果遇到 docling-parse 相关错误(ModuleNotFoundError),执行降级:

pip uninstall docling-parse docling -y
pip install docling-parse==2.1.0 docling==2.6.0

第五步:配置 API 密钥

检查当前目录下是否有 .env 文件。如果没有,询问用户提供:

  • OPENAI_API_KEY(例如 UniAPI 的 sk-xxx 或 MiniMax 的 sk-xxx)
  • OPENAI_BASE_URL(例如 https://hk.uniapi.io/v1 或 https://api.minimaxi.com/v1)

创建 .env 文件并写入:

cat > .env << EOF
OPENAI_API_KEY=用户提供的值
OPENAI_BASE_URL=用户提供的值
WORKSPACE_DIR=${WORKSPACE_DIR:-./workspace}
EOF

第六步:准备论文文件

  • 要求用户提供论文 PDF 的完整路径(例如 /home/user/paper.pdf)
  • 如果用户有机构 Logo,也要求提供路径(可选)
  • 无需创建特定目录,直接使用用户提供的路径。

第七步:运行海报生成

执行以下命令(替换 {论文路径} 和 {Logo路径}):

python -m PosterAgent.new_pipeline \
  --poster_path="{论文路径}" \
  --model_name_t="claude-sonnet-4-20250514" \
  --model_name_v="claude-sonnet-4-20250514" \
  --institution_logo_path="{Logo路径}" \
  --max_workers=1
提示:如果用户没有 Logo,省略 --institution_logo_path 参数。

第八步:异常处理与重试

错误类型处理策略重试行为
429 或 529 错误速率限制,等待后重试延迟加倍(初始 60 秒)
400 格式错误切换备用模型后重试立即重试
超时错误等待后重试延迟 30 秒

重试逻辑示例(AI 应自行实现):

  1. 设置最大重试次数为 3
  2. 初始延迟设为 60 秒
  3. 每次重试失败后,延迟时间 加倍
  4. 如果返回 429 或 529,按上述延迟策略重试
  5. 如果返回 400 格式错误,切换备用模型后立即重试
  6. 如果超时,等待 30 秒后重试

输出结果

✅ 海报生成完成!

📁 输出文件位置:

  • PPTX: ./generated_posters/.../xxx.pptx
  • HTML: ./generated_posters/.../xxx.html

📋 处理摘要:

  • 论文: {文件名}
  • 状态: 成功

平台分布

OpenClaw

82.77%
按下载量换算560

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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。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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