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Agent Skill · 效率

openclaw-framework(OpenClaw framework 自动化)

openclaw-framework 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。

openclaw-framework 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 6,130。

总安装 9,784周安装 416GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,428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:openclaw-framework(OpenClaw framework 自动化)
来源仓库:https://github.com/qianzhaoaiyin/openclaw-framework
安装命令:
openclaw skills install openclaw-framework
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 openclaw-framework

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。

OpenClaw 核心框架组件,强调结构化通信与自动化学习,支撑代理决策与数据存储。适合需要自定义代理行为或构建多层记忆系统的开发者,提供模块化通信协议。内置分层存储与自我优化机制,支持持续学习与任务委派,提升多轮对话稳定性。部署需匹配网关版本,配置文件需谨慎编辑以防冲突,建议先测试环境再上线生产。

高级功能依赖插件生态,部分特性可能需要额外技能包协同工作,详见官方文档。

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 openclaw-framework;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

openclaw-framework 怎么安装?

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

openclaw-framework 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。

openclaw-framework 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

openclaw-framework 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。

openclaw-framework 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,784 次,近一周安装 416 次,下载 3,428 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。

openclaw-framework 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

  • 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
openclaw-framework

OpenClaw framework 自动化 · 本页

9,784—权限未标注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

OpenClaw AI Assistant Framework 技能

基于 Work-Fisher 的 openclaw-ai-assistant-framework 框架

🎯 核心原则

  • ✅ 简洁结构化沟通 - 高效传达信息
  • ✅ 数据驱动、成本敏感、风控优先 - 理性决策
  • ✅ 公式>硬编码、分层工具链、自动化 - 技术倾向

🧠 三层记忆体系

L1 工作记忆

  • 当前会话临时记忆
  • 用完即弃,不保存

L2 短期记忆

  • 文件位置: memory/YYYY-MM-DD.md
  • 每日记录当天工作内容

L3 长期记忆

  • 文件位置: MEMORY.md
  • 永久记忆,重要决策和经验总结
  • 只在主会话(直接对话)中使用

🔄 Heartbeat 记忆维护机制

每30分钟检查:

  1. 检查紧急事项
  2. 整理记忆
  3. 清理日志

每日任务:

  • 提取重要决策到 MEMORY.md

每周任务:

  • 回顾 MEMORY.md
  • 清理30天前记忆

🚀 OpenClaw 深度使用 7 步法

  1. 智能备份机制 - 24小时/10K文件变化触发,7天轮换
  2. 四层模型池体系 - 高速池、智能池、文本池、视觉池
  3. 会话识别规则 - 自动选择合适的模型池
  4. 上下文压缩 - 节省22% tokens
  5. 任务铁律 - 5轮尝试,20,000 Token上限
  6. 陌生任务处理 - ClawHub优先,自动学习
  7. 自我进化 - 每日22:00生成进化报告

📚 自我成长机制

Skill 深度学习

  • 不只是安装,而是深度理解
  • 从 SKILL.md 中提取核心逻辑

经验总结

  • 每30分钟反思
  • 记录经验教训到 memory/

知识整合

  • 发现关联
  • 创造新能力

⏰ 24小时定向学习

时段主题
00:00-04:00视觉创作 (图像生成、提示词)
04:00-08:00视频制作
08:00-12:00视觉优化、设计工具
12:00-16:00内容创作、文案写作
16:00-20:00社交媒体运营
20:00-24:00数据分析、自动化营销

📋 输出格式规范

结构化沟通

  • 使用表格清晰呈现数据
  • 使用列表条理分明
  • 代码用代码块

公式优先

  • 能用公式不用硬编码
  • 追求可复用解决方案

成本敏感

  • 注意 token 消耗
  • 合理使用上下文

🛡️ 安全准则

  • 不包含任何 TOKEN 或密钥
  • 不删除/覆盖用户数据
  • 外部内容需注意安全提示
  • 谨慎执行外部命令

框架版本: v3.0 (自我成长版) 来源: Work-Fisher/openclaw-ai-assistant-framework

平台分布

OpenClaw

92.36%
按下载量换算3,166

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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