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Agent Skill · 开发

realtime-dashboard(实时仪表板)

realtime-dashboard 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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。

realtime-dashboard 是开发类 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 1,289。

总安装 33,728周安装 1,434GitHub Stars 公开资料未说明下载 11,816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:realtime-dashboard(实时仪表板)
来源仓库:https://github.com/wpank/realtime-dashboard
安装命令:
openclaw skills install realtime-dashboard
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 realtime-dashboard

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。

使用流数据、WebSocket/SSE 和实时更新构建实时仪表板的完整指南。协调双流架构、React hooks 和数据可视化。在构建交易仪表板、监控 UI 或实时分析时使用。实时仪表板、实时数据、流仪表板、交易 UI、监控上的触发器。

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 realtime-dashboard;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

realtime-dashboard 怎么安装?

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

realtime-dashboard 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。

realtime-dashboard 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。

realtime-dashboard 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。

realtime-dashboard 用的人多吗?

公开数据是累计安装 33,728 次,近一周安装 1,434 次,下载 11,816 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。

realtime-dashboard 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
realtime-dashboard

实时仪表板 · 本页

33,728—需要联网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
realtime-dashboard
model
reasoning
description
Complete guide to building real-time dashboards with streaming data, WebSocket/SSE, and live updates. Orchestrates dual-stream architecture, React hooks, and data visualization. Use when building trading dashboards, monitoring UIs, or live analytics. Triggers on realtime dashboard, live data, streaming dashboard, trading UI, monitoring.

Real-Time Dashboard (Meta-Skill)

Complete guide to building real-time dashboards with streaming data.

Installation

OpenClaw / Moltbot / Clawbot

npx clawhub@latest install realtime-dashboard

When to Use

  • Building trading or financial dashboards
  • Monitoring and analytics UIs
  • Any dashboard needing live data updates
  • Systems with server-to-client push requirements

Architecture Overview

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Data Sources                              │
│  APIs, Databases, Message Queues                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Backend Services                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Kafka (durable)     │     Redis Pub/Sub (real-time)       │
│  See: dual-stream-architecture                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    WebSocket/SSE Gateway                     │
│  See: websocket-hub-patterns                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    React Application                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Real-time Hooks          │  Data Visualization             │
│  See: realtime-react-hooks│  See: financial-data-visualization
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Animated Displays        │  Connection Handling            │
│  See: animated-financial  │  See: resilient-connections     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Implementation Steps

Step 1: Event Publishing

Set up dual-stream publishing for durability + real-time.

Read: ai/skills/realtime/dual-stream-architecture

func (p *DualPublisher) Publish(ctx context.Context, event Event) error {
    // 1. Kafka: Must succeed (durable)
    err := p.kafka.WriteMessages(ctx, kafka.Message{...})
    if err != nil {
        return err
    }

    // 2. Redis: Best-effort (real-time)
    p.publishToRedis(ctx, event)
    return nil
}

Step 2: WebSocket Gateway

Create horizontally-scalable WebSocket connections.

Read: ai/skills/realtime/websocket-hub-patterns

type Hub struct {
    connections   map[*Connection]bool
    subscriptions map[string]map[*Connection]bool
    redisClient   *redis.Client
}

// Lazy Redis subscriptions
func (h *Hub) subscribeToChannel(conn *Connection, channel string) {
    // Only subscribe to Redis on first local subscriber
}

Step 3: React Hooks

Connect React to real-time data.

Read: ai/skills/realtime/realtime-react-hooks

const { data, isConnected } = useSSE({ 
  url: '/api/events',
  onMessage: (data) => updateState(data),
});

// Or with SWR integration
const { data } = useRealtimeData('metrics', fetchMetrics);

Step 4: Resilient Connections

Handle connection failures gracefully.

Read: ai/skills/realtime/resilient-connections

const { isConnected, send } = useWebSocket({
  url: 'wss://api/ws',
  reconnect: true,
  maxRetries: 5,
  onMessage: handleMessage,
});

Step 5: Data Visualization

Build dark-themed financial charts.

Read: ai/skills/design-systems/financial-data-visualization

<PriceChart 
  data={priceHistory} 
  isPositive={change >= 0} 
/>

Step 6: Animated Displays

Add smooth number animations.

Read: ai/skills/design-systems/animated-financial-display

<AnimatedNumber value={price} prefix="$" decimals={2} />
<FlashingValue value={value} formatter={formatCurrency} />

Component Skills Reference

SkillPurpose
dual-stream-architectureKafka + Redis publishing
websocket-hub-patternsScalable WebSocket server
realtime-react-hooksSSE/WebSocket React hooks
resilient-connectionsRetry, circuit breaker
financial-data-visualizationChart theming
animated-financial-displayNumber animations

Key Patterns

Streaming Over Blocking

Never wait for all data. Show immediately, improve progressively:

Phase 1: Initial data + hints      → Immediate display
Phase 2: Background refinement     → Prices update in place
Phase 3: Historical data           → Charts populate

Additive-Only Updates

Never zero out data when refinement fails. Only update when you have *better* data.

Connection Status

Always show users their connection state:

<ConnectionStatus isConnected={isConnected} />

NEVER Do

  • Never block on data fetching — Show immediately, refine progressively
  • Never skip connection status indicators — Users need to know they're live
  • Never use polling when SSE/WebSocket available — Real-time means push, not pull
  • Never forget graceful degradation — System should work (degraded) when connection lost
  • Never zero out data on refinement failure — Only update when you have *better* data
  • Never reconnect without exponential backoff — Prevents thundering herd
  • Never skip Redis Pub/Sub failure handling — Redis is best-effort; log and continue
  • Never send full payloads over Redis — Send IDs only, clients fetch from API
  • Never share WebSocket pubsub across channels — Each channel needs own subscription
  • Never forget ping/pong on WebSocket — Load balancers close "idle" connections

Checklist

  • [ ] Set up dual-stream publishing (Kafka + Redis)
  • [ ] Create WebSocket/SSE gateway
  • [ ] Implement React hooks for real-time data
  • [ ] Add reconnection with exponential backoff
  • [ ] Build dark-themed chart components
  • [ ] Add animated number displays
  • [ ] Show connection status to users
  • [ ] Handle errors gracefully

平台分布

OpenClaw

95.84%
按下载量换算11,324

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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