OpenClaw AI 技能

合法的网页数据抓取工具，遵守 robots.txt 协议、具备速率限制功能，并支持 GDPR/CCPA 合规的数据处理。支持直接 HTTP 抓取和托管抓取方式。

使用 Next.js 15 构建应用，包含 App Router、服务器组件、缓存机制、认证系统和生产环境最佳实践。

读取和处理GLM（General Lake Model）模型输出文件。当需要从NetCDF输出中提取温度数据、转换深度坐标或计算与观测数据的RMSE（均方根误差）时使用此技能。

用于校准GLM（通用湖泊模型）参数，进行水温模拟。当需要调整模型参数以最小化模拟水温与观测水温之间的RMSE（均方根误差）时使用此技能。

使用 GitHub CLI (gh) 命令行工具执行核心 GitHub 操作：认证状态查询、仓库创建/克隆/派生、问题管理、Pull Request 操作、版本发布以及基础仓库管理功能。

通用湖泊模型（General Lake Model，GLM）的基础使用方法，用于湖泊温度模拟。当需要运行GLM、理解输入文件或修改配置参数时使用此技能。

gh CLI 是 GitHub 官方的命令行工具，用于与 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 等进行交互。当需要与 GitHub 进行交互时...

Download water level data from USGS using the dataretrieval package. Use when accessing real-time or historical streamflow data, downloading gage heig

LLM one-shot Q&A, summaries, and generation via SkillBoss API Hub.

[Didoo AI] Executes Meta Ads campaign management tasks — creates new campaigns, makes changes, pauses/activates, changes budgets, duplicates campaigns

使用此技能可将视频文件转换为带烧录字幕的视频文件。支持 MP4、MOV、AVI、WebM 格式，最大 500MB。视频编辑者和内容创作者可用其添加烧录字幕，无需使用 Adobe Premiere——云端 GPU 处理仅需 30-60 秒，即可获得 1080p MP4 文件。

从NWS（美国国家气象局）下载洪水阶段阈值数据。用于确定USGS测站的洪水等级，获取action/minor/moderate/major洪水阶段，或将测站与其洪水阈值进行匹配。

通过将水位与阈值比较来检测洪水事件。用于判断是否发生洪水、统计洪水天数、将瞬时数据聚合为日值，或对洪水严重程度进行分类。

面向国内开发者的高级数据工程技能，专注于构建可扩展的数据管道、ETL/ELT系统、实时流处理和数据基础设施。涵盖Python、SQL、Spark、Airflow、dbt、Kafka、Flink、Kinesis及现代数据栈，包含数据建模、管道编排、数据质量、流处理质量监控和DataOps。适用于设计数

跳过专业视频编辑软件的学习曲线。描述你的需求——将文本转换为30秒带画面和配音的视频——并在1-2分钟内获得渲染好的视频文件。支持上传TXT、JSON、DOCX、CSV文件（最大500MB），AI自动处理视频生成。适合希望自动化视频创作的开发者和内容创作者。

完整的技能压缩文档，包含所有选项、模式和校准细节（约2,500 tokens）。作为技能压缩的权威参考，涵盖压缩选项、模式、校准方法和内部逻辑的完整文档。

利用视觉和雷达技术无接触式检测跌倒，秒级触发报警，适用于独居老人居家安全监测场景

通过 SLBrow MCP 和 HTTP API 实现浏览器自动化。当用户需要导航页面、分析内容、管理标签页、搜索历史、提取文本或控制浏览器时使用此技能。支持 MCP 工具和直接 curl 命令调用。需要运行 SLBrow 服务器并安装浏览器扩展。

add video files into captioned video files with this skill. Works with MP4, MOV, WebM, AVI files up to 500MB. YouTubers and content creators use it fo

记忆自动主动管理：每15分钟自动扫描对话，发现重要信息自动写入每日memory。解决"主动感知靠自觉经常失效"的问题。 使用场景： - 每次对话结束后自动检查是否有遗漏的重要信息 - 自动记录完成的任务、决策、教训、配置变更 - 增量扫描对话历史，不遗漏不重复 - user + assistant