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Agent Skill · 效率

stylebuddy(stylebuddy 分析)

stylebuddy 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。

stylebuddy 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 5,313。

总安装 11,247周安装 464GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,675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
0.4.4

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:stylebuddy(stylebuddy 分析)
来源仓库:https://github.com/89kpjddmtb-ui/stylebuddy
安装命令:
openclaw skills install stylebuddy
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 stylebuddy

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首个生活场景技巧 - 你的AI穿闺蜜。拍照录入内衣、智能推荐搭配、逛街种草咨询,还有内衣分析助科学购物。支持多模态识别,穿关键词,像跟闺蜜聊天一样自然。

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 stylebuddy;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

stylebuddy 怎么安装?

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

stylebuddy 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。

stylebuddy 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。

stylebuddy 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。

stylebuddy 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,247 次,近一周安装 464 次,下载 3,675 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。

stylebuddy 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
stylebuddy

stylebuddy 分析 · 本页

11,247—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
stylebuddy
description
OpenClaw首个生活场景Skill - 你的AI穿搭闺蜜。拍照录入衣橱、智能推荐搭配、逛街种草咨询,还有衣橱分析帮你科学购物。支持多模态识别,无需关键词,像跟闺蜜聊天一样自然。

StyleBuddy - AI穿搭闺蜜 🌸

OpenClaw 生态首个生活场景 Skill

你的专属 AI 穿搭顾问,像闺蜜一样懂你的风格。无论是日常穿搭、衣橱管理还是逛街种草,一句话搞定。

✨ 核心能力

1. 衣橱智能管理

📸 拍照录入 — 拍下衣服自动识别类型、颜色、季节 📂 自动分类 — 上衣/下装/外套/鞋子智能归档 👁️ 视觉识别 — 支持多模态模型识别,降级时本地分析,最差也能手动录入

2. 每日穿搭推荐

🌤️ 场景感知 — "今天约会穿什么?""明天有雨怎么搭?" 🎨 风格匹配 — 根据你的用户画像(身材/风格/偏好)智能推荐 👗 成套搭配 — 上衣+下装+鞋子+配饰一键生成

3. 逛街种草咨询

📱 实时参谋 — 看中一件衣服?拍照发给 StyleBuddy 💡 搭配建议 — "这件和我衣橱里的米色风衣能搭吗?" 🛍️ 购买决策 — 基于现有衣橱,给出买或不买的建议

4. 衣橱分析洞察

📊 配置分析 — 了解你的衣橱构成(颜色分布、季节占比、风格偏向) 🎯 购物指南 — "缺一件黑色基础款打底衫""夏季单品太多,建议补充秋季" 💰 理性消费 — 避免重复购买,优化衣橱性价比

🚀 使用示例

像聊天一样自然,无需记指令:

今天穿什么?                    → 根据天气和场合推荐搭配
录入这件衬衫                   → 拍照/上传图片,自动识别录入
这件衣服适合我吗?            → 种草咨询,给出搭配建议
帮我分析衣橱                   → 生成衣橱报告和购物建议
明天要见客户,帮我搭配一下    → 场景化推荐

🏗️ 技术亮点

架构设计

  • OpenClaw 原生集成 — 语义理解为主,关键词辅助路由,无需记忆复杂指令
  • 智能降级策略 — 多模态识别 → 本地分析 → 手动输入,三级优雅降级
  • 用户画像系统 — 记录身材数据、风格偏好,越用越懂你

兼容性

  • ✅ 支持 Kimi、Claude、GPT 等多模型基座
  • ✅ 自动检测视觉能力,无 Vision 也能用
  • ✅ 纯文本模型通过本地 PIL 分析图片基础信息

📦 版本信息

v0.4.3 (2026-03-17) — 安全合规版本

  • 更新 SKILL.md 描述,准确说明语义+关键词混合路由策略
  • 移除开发脚本 (download_images.sh),避免安全误报
  • 生成脚本改为相对路径,适配不同用户环境

v0.4.0 (2026-03-15) — 架构重构版本

  • 优化意图识别,语义理解为主,关键词辅助匹配
  • 新增三级降级策略
  • 修复 3 个核心 Bug,测试通过率 88.9%

*"我有一个穿搭闺蜜,她叫 StyleBuddy"* *— 让穿搭更简单,让每天更自信 💃*

平台分布

OpenClaw

89.01%
按下载量换算3,271

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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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