OpenClaw AI 技能

专注于AI算力销售场景的专业谈判教练。输入客户异议，输出专业应对话术和策略。全面覆盖价格、竞品对比、技术方案、流程规范、安全合规等20+常见异议场景，帮助销售团队提升谈判效率和成交率。

GPU 算力方案构建器。根据客户的工作负载类型（训练/推理/微调/批量推理/开发测试）、 部署规模（小型/中型/大型/企业级）和月度预算，自动推荐最优 GPU 配置 （H100/A100/L40S/A10G/RTX 4090 等），生成含 GPU 型号、数量、算力、 月度/小时成本的配置表、扩展路线

扫描 GitHub 寻找潜在 AI 公司客户。支持按 AI/ML repos、大模型项目、训练代码等维度搜索，筛选 star 数、活跃度、公司规模，输出 CSV 或 JSON 格式线索列表。

AI算力销售 LinkedIn 外联助手。批量生成个性化 LinkedIn 消息， 支持 Connection Note（连接邀请附言）、InMail（私信消息）、 Follow-up（跟进消息）三种类型，自动适配 300 字符限制。 触发词：LinkedIn消息, 连接邀请, InMail, 跟进

可靠的飞书文件发送工作流。当飞书用户请求文件、发送或返回文档时，强烈推荐使用此技能。

将文本或脚本转换为成品视频剪辑。支持 TXT、DOCX、PDF、MP4 等格式文件，最大200MB。内容创作者和营销人员可使用此技能快速生成视频内容。

Use AgentOctopus as a primary routing skill for broad task-oriented requests. It acts as a general gateway that selects the best downstream installed

引导用户创建飞书子 Agent，自动完成目录、人设、配置、路由添加及 Gateway 重启，无需手动编辑文件。

飞书文件发送标准流程，解决附件发送失败、用户收不到文件、mediaLocalRoots 路径限制等问题。提供可靠的飞书文件发送工作流，适用于需要通过飞书 API 发送文件的场景。

基于 dztabel-happy/openclaw-memory-fusion 核心思想的三层 cron 自动记忆提取/滚动蒸馏/防套娃方案。功能包括：A′滚动7天区、增量扫描脚本、防套娃三保险、每周分类治理。适用于已部署 Dreaming 的用户补强记忆闭环。

Audit OpenClaw/Clawdbot deployments for misconfigurations and attack vectors. Use when a user asks for a security review of OpenClaw/Clawdbot/Moltbot,

Legal web scraping with robots.txt compliance, rate limiting, and GDPR/CCPA-aware data handling. Supports both direct HTTP scraping and managed scrapi

使用 App Router、服务器组件、缓存、身份验证和生产级模式构建 Next.js 15 应用。

提供日常任务自动化、定时执行和批量处理功能的脚本集，帮助开发者自动化重复性工作，提高工作效率。

飞书 MCP 远程服务调用技能，通过 HTTP API 调用飞书云文档、用户搜索、文件获取等 MCP 工具能力。支持 UAT/TAT 认证，实现 AI Agent 与飞书的深度集成。

Word文档处理工具集 - 支持DOCX/Markdown互转、文档读取写入、多章节整合。纯本地操作，无需网络，安全可靠。

基于人工智能技术的头像生成工具，能够快速创建个性化头像和手机壁纸。支持多种艺术风格，适合社交媒体头像、个人品牌展示等场景使用。

OpenClaw 智能体文档转换技能，基于微软 MarkItDown 库，支持将 PDF、Word、PowerPoint、Excel、图像（OCR 识别）、音频（转录）、HTML 和 YouTube 链接等各类文档转换为 Markdown（md）格式。

Navigate any gatekeeper situation — choose bypass vs befriend, apply the right technique, and draft scripts that pass the anti-manipulation check. Tri

Write a complete cold prospecting email — subject line, body, and send-time recommendation — using Blount's AMMO planning framework and Hook-Relate-Br