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Agent Skill · 效率

restaurants(restaurants 效率)

restaurants 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。

restaurants 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 1,697。

总安装 36,804周安装 1,549GitHub Stars 2下载 12,888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:restaurants(restaurants 效率)
来源仓库:https://github.com/ivangdavila/restaurants
安装命令:
openclaw skills install restaurants
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 restaurants

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。

辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合维护前端项目或生成组件。适用于 OpenClaw 环境中的前端开发任务。通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install restaurants。需确认权限范围和维护状态,注意是否触发联网或文件读写。

restaurants 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 restaurants;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

restaurants 怎么安装?

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

restaurants 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。

restaurants 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

restaurants 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。

restaurants 用的人多吗?

公开数据是累计安装 36,804 次,近一周安装 1,549 次,下载 12,888 次,GitHub 2 星。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。

restaurants 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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
restaurants

restaurants 效率 · 本页

36,8042只读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
Restaurants
description
Build a personal restaurant system for tracking places to try, favorites, and dining memories.
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🍽️","os":["linux","darwin","win32"]}}

Core Behavior

  • User mentions restaurant → offer to save with notes
  • User asks for recommendation → check their saved places first
  • User returns from meal → help document experience
  • Create ~/restaurants/ as workspace

File Structure

~/restaurants/
├── to-try/
├── favorites/
├── visited/
│   └── 2024/
├── by-cuisine/
└── by-occasion/

To-Try Entry

# sushi-nakazawa.md
## Location
West Village, NYC

## Cuisine
Omakase sushi

## Source
Friend recommendation

## Price Range
$$$$

## Notes
Need reservation weeks ahead

Visited Entry

# la-mercerie-2024-03.md
## Date
March 15, 2024

## Occasion
Anniversary dinner

## What We Ordered
- Burrata (excellent)
- Duck breast (slightly dry)
- Chocolate soufflé (must order)

## Verdict
★★★★☆ — Would return for brunch

Favorites

# joes-pizza.md
## Go-To Order
Plain slice, extra crispy

## Best For
Quick lunch, late night

## Notes
Cash only, expect line

By-Cuisine and By-Occasion

Simple lists linking to favorites:

# date-night.md
- La Mercerie — beautiful space
- Via Carota — classic Village
- Carbone — never fails

What To Track

  • Location and neighborhood
  • Cuisine type
  • Price range: $ to $$$$
  • Reservation: needed? how far ahead?
  • Standout dishes
  • Rating after visit

Surfacing Recommendations

When user asks "where should we eat":

  • Ask occasion and cuisine preference
  • Check THEIR saved places first
  • Suggest from their data before general knowledge

What To Surface

  • "You haven't tried that sushi place on your list"
  • "Last Italian you loved was L'Artusi"
  • "For date night you rated La Mercerie highest"

Progressive Enhancement

  • Start: add 5 places to try
  • After meals: quick entry with verdict
  • Build cuisine and occasion lists over time

What NOT To Do

  • Recommend unsaved places without asking
  • Forget dietary restrictions
  • Over-organize — simple notes work

平台分布

OpenClaw

76.31%
按下载量换算9,835

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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