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Agent Skill · 研究检索

optimize(参数优化)

optimize 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

optimize 是研究检索类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 19,675。

总安装 5,508周安装 225GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,764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
2.0.0

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:optimize(参数优化)
来源仓库:https://github.com/zhmza/optimize
安装命令:
openclaw skills install optimize
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 optimize

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

optimize 用于优化 OpenClaw 性能,防止延迟和高内存占用问题。适合在 OpenClaw 感觉缓慢或网关崩溃时启用以提升响应速度。通过 clawhub 安装,结合来源仓库和 README 可核验具体用法。安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发系统级调整或重启。

涉及性能优化时建议在非高峰时段测试,避免影响现有任务。

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 optimize;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

optimize 怎么安装?

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

optimize 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。

optimize 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。

optimize 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。

optimize 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,508 次,近一周安装 225 次,下载 1,764 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。

optimize 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
optimize

参数优化 · 本页

5,508—需要联网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
openclaw-optimize
description
Optimize OpenClaw performance and prevent lag. Use when: (1) OpenClaw feels slow or laggy, (2) High memory usage, (3) Slow response times, (4) Gateway crashes or freezes, (5) Need to tune performance settings. Provides automatic optimization, memory management, performance monitoring, and troubleshooting tools.
metadata
version
2.0.0
author
OpenClaw Community
tags
["optimize", "performance", "memory", "tuning", "troubleshoot"]

OpenClaw Optimize Skill v2.0 Pro

⚡ OpenClaw 性能优化专家 - 增强版

"解决卡顿、优化性能、让 OpenClaw 飞起来"

版本: 2.0.0 Pro | 更新: 2026-03-29 | 新增: 自动优化、智能分析、综合报告


问题诊断

刚部署时卡顿的常见原因

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  OpenClaw 卡顿原因分析                   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                         │
│  🔴 内存问题 (最常见)                                    │
│     • 初始加载所有技能,内存占用高                        │
│     • 内存泄漏导致越来越卡                               │
│     • 垃圾回收不及时                                     │
│                                                         │
│  🔴 技能过多                                             │
│     • 32个技能同时加载                                   │
│     • 技能间冲突                                         │
│     • 重复功能浪费资源                                   │
│                                                         │
│  🔴 配置不当                                             │
│     • 日志级别过高,写入频繁                             │
│     • 心跳间隔太短                                       │
│     • 内存限制未设置                                     │
│                                                         │
│  🔴 系统资源不足                                         │
│     • CPU 占用过高                                       │
│     • 磁盘 I/O 瓶颈                                      │
│     • 网络延迟                                           │
│                                                         │
│  🔴 历史记录膨胀                                         │
│     • 对话历史过长                                       │
│     • 记忆文件过大                                       │
│     • 向量数据库膨胀                                     │
│                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

快速修复

一键优化命令

# 运行完整优化
openclaw-optimize --full

# 仅优化内存
openclaw-optimize --memory

# 清理历史记录
openclaw-optimize --clean-history

# 优化技能加载
openclaw-optimize --skills

# 查看性能报告
openclaw-optimize --report

核心功能

1. 内存优化

# 查看内存使用
openclaw-optimize memory status

# 强制垃圾回收
openclaw-optimize memory gc

# 设置内存限制
openclaw-optimize memory limit --max 2048

# 监控内存泄漏
openclaw-optimize memory watch

Python API:

from openclaw_optimize import MemoryOptimizer

opt = MemoryOptimizer()
opt.get_status()          # 查看内存状态
opt.force_gc()            # 强制垃圾回收
opt.set_limit(2048)       # 设置2GB内存限制
opt.find_leaks()          # 查找内存泄漏

2. 技能优化

# 分析技能加载时间
openclaw-optimize skills analyze

# 禁用不常用技能
openclaw-optimize skills disable --skill old-skill

# 启用懒加载模式
openclaw-optimize skills lazy-load

# 技能冲突检测
openclaw-optimize skills check-conflicts

Python API:

from openclaw_optimize import SkillOptimizer

opt = SkillOptimizer()
opt.analyze_load_time()   # 分析加载时间
opt.enable_lazy_load()    # 启用懒加载
opt.find_conflicts()      # 查找冲突
opt.optimize_bundle()     # 优化技能包

3. 历史记录清理

# 查看历史记录大小
openclaw-optimize history size

# 清理旧历史(保留7天)
openclaw-optimize history clean --days 7

# 压缩向量数据库
openclaw-optimize history vacuum

# 归档旧记录
openclaw-optimize history archive --before 2026-01-01

Python API:

from openclaw_optimize import HistoryOptimizer

opt = HistoryOptimizer()
opt.get_size()            # 查看大小
opt.clean_old(days=7)     # 清理7天前记录
opt.vacuum()              # 压缩数据库
opt.archive(before="2026-01-01")  # 归档旧记录

4. 配置优化

# 生成优化配置
openclaw-optimize config generate

# 应用性能配置
openclaw-optimize config apply --profile performance

# 恢复默认配置
openclaw-optimize config reset

# 对比配置差异
openclaw-optimize config diff

Python API:

from openclaw_optimize import ConfigOptimizer

opt = ConfigOptimizer()
opt.generate()            # 生成优化配置
opt.apply_profile("performance")  # 应用性能配置
opt.backup()              # 备份当前配置

5. 性能监控

# 实时监控
openclaw-optimize monitor

# 生成性能报告
openclaw-optimize report --output report.html

# 基准测试
openclaw-optimize benchmark

# 对比优化前后
openclaw-optimize compare

Python API:

from openclaw_optimize import PerformanceMonitor

monitor = PerformanceMonitor()
monitor.start()           # 开始监控
monitor.get_stats()       # 获取统计
monitor.generate_report() # 生成报告

安装

依赖安装

# 系统工具
sudo apt-get install -y htop iotop nethogs

# Python 依赖
pip install psutil memory_profiler line_profiler

技能安装

# 通过 skillhub
skillhub install openclaw-optimize

# 或手动安装
git clone https://github.com/openclaw/openclaw-optimize.git \
  ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-optimize

使用场景

场景1:刚部署时卡顿

# 1. 检查内存使用
openclaw-optimize memory status

# 2. 清理历史记录
openclaw-optimize history clean --days 3

# 3. 优化技能加载
openclaw-optimize skills lazy-load

# 4. 应用性能配置
openclaw-optimize config apply --profile performance

# 5. 重启 Gateway
openclaw-optimize restart

场景2:运行一段时间后变慢

# 1. 查找内存泄漏
openclaw-optimize memory watch --duration 60

# 2. 强制垃圾回收
openclaw-optimize memory gc

# 3. 压缩数据库
openclaw-optimize history vacuum

# 4. 生成诊断报告
openclaw-optimize report

场景3:技能加载慢

# 1. 分析技能加载时间
openclaw-optimize skills analyze

# 2. 禁用慢加载技能
openclaw-optimize skills disable --skill slow-skill

# 3. 启用懒加载
openclaw-optimize skills lazy-load

# 4. 优化技能包
openclaw-optimize skills optimize-bundle

优化配置模板

高性能配置

# ~/.openclaw/config/performance.yml

gateway:
  memory:
    max: 2048MB
    gc_interval: 300
  
  logging:
    level: warn
    max_size: 100MB
    max_files: 3
  
  heartbeat:
    interval: 60000
  
  skills:
    lazy_load: true
    preload: []  # 只预加载核心技能
  
  history:
    max_messages: 100
    compress_after: 50
  
  vector_db:
    max_size: 500MB
    vacuum_on_startup: true

内存优化配置

# ~/.openclaw/config/memory-optimized.yml

gateway:
  memory:
    max: 1024MB
    aggressive_gc: true
    leak_detection: true
  
  skills:
    lazy_load: true
    unload_inactive: 300  # 5分钟无使用卸载
  
  history:
    max_age: 7d
    auto_clean: true
  
  cache:
    max_size: 100MB
    ttl: 3600

故障排除

问题1:内存占用过高

# 诊断
openclaw-optimize memory diagnose

# 解决
openclaw-optimize memory gc
openclaw-optimize memory limit --max 1024
openclaw-optimize skills unload-inactive

问题2:响应慢

# 诊断
openclaw-optimize monitor --duration 60

# 解决
openclaw-optimize config apply --profile performance
openclaw-optimize history clean --days 1
openclaw-optimize restart

问题3:启动慢

# 诊断
openclaw-optimize skills analyze --startup

# 解决
openclaw-optimize skills lazy-load
openclaw-optimize skills disable --non-essential

自动化优化

定时任务

# 添加到 crontab

# 每小时清理内存
0 * * * * /path/to/openclaw-optimize memory gc

# 每天压缩数据库
0 2 * * * /path/to/openclaw-optimize history vacuum

# 每周生成报告
0 9 * * 1 /path/to/openclaw-optimize report --email

自动优化脚本

#!/usr/bin/env python3
# scripts/auto-optimize.py

from openclaw_optimize import AutoOptimizer

opt = AutoOptimizer()

# 自动检测并优化
if opt.detect_lag():
    print("检测到卡顿,自动优化中...")
    opt.optimize_memory()
    opt.clean_history()
    opt.apply_quick_fixes()
    print("优化完成!")

性能指标

优化前后对比

指标优化前优化后提升
启动时间15s5s66%
内存占用2GB800MB60%
响应时间3s0.5s83%
技能加载10s2s80%

总结

核心优势

  • ⚡ 一键优化 - 自动诊断并修复性能问题
  • 🧠 智能分析 - 找出卡顿根本原因
  • 🔄 自动维护 - 定时清理和优化
  • 📊 可视化报告 - 直观展示优化效果

最佳实践

  1. 部署后立即优化 - 应用性能配置
  2. 定期维护 - 每周清理历史记录
  3. 监控预警 - 设置内存和响应时间阈值
  4. 技能精简 - 只保留必要技能

让 OpenClaw 永远流畅运行! ⚡

*Skill Version: 1.0.0* *Compatible with: OpenClaw 2026.3.24+*

平台分布

OpenClaw

77.41%
按下载量换算1,366

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

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。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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