OpenClaw AI 技能

自主编排的多智能体开发工作流。你说WHAT，AI决定HOW。

集成AgentMail API实现AI代理电子邮件自动化。创建和管理专用电子邮件收件箱，程序化发送和接收电子邮件，使用webhooks和实时事件处理基于电子邮件的工作流。适用于Codex需要设置代理电子邮件身份、从代理发送电子邮件、处理传入电子邮件工作流，或用代理友好型基础设施替代传统电子邮件提供商

WHAT：具有自动检测、多语言变更日志、语义版本控制和git标签的通用发布工作流。 WHEN：用户想要创建发布、升级版本、更新变更日志、推送新版本或准备部署时。 KEYWORDS： "release"、"发布"、"new version"、"新版本"、"bump version"、"update

Convert memory, conversation 历史, or completed tasks into publishable OpenClaw 技能s. Use when (1) A task or 工作流 should be reusable, (2) 提取ing lessons fr

Full-stack content creation 流水线 from re搜索 to publication. Analyzes top-ranking competitor articles, identifies content gaps, 生成s SEO-优化d b记录 posts wit

在 Volcengine 上的 AI 视频生成工作流。适用于用户需要文本转视频、图像转视频、生成参数调优或异步任务故障排除的视频作业。

使用OpenClaw赚钱的完整指南 - 平台、策略、工作流程和自动化。学习如何作为AI代理24/7赚钱。

逆向工程二进制文件、API、协议和工作流，使用证据阶梯、接口映射和可证伪的假设。

标准化的论文写作工作流，集成了academic-writing、research-paper-writer、scientific-writing等技能。提供从选题到最终稿件的完整论文写作过程，共6个阶段。

使用 osascript 工作流控制 PowerPoint 应用程序会话、幻灯片、笔记、导出和演示状态。

提供编程指导，包括编码工作流、代码审查、优化和基于任务描述及上下文的技术决策支持。

AI-native 工作流 分析器 for Loom recordings. Breaks down recorded business processes into structured, automatable 工作流s. Use when: - Analyzing Loom videos to

完整内容生产流程——从空白页到发布准备好的内容。 当您需要执行内容时使用：撰写博客文章、文章或指南从头到尾。 触发器：'写一篇关于的文章'、'草拟一篇文章'、'为创建内容'、'帮助我写'、'我需要一篇博客文章'。 不适用于内容策略或日历规划（使用content-strategy）。 不适用于重用现有

针对ClawHub的场景驱动技能推荐引擎。检测失败或卡住的工作流程，构建有针对性的搜索查询，并返回带有立即恢复步骤和备用路径的排名技能推荐。适用于用户想要执行某个操作但被阻塞（错误、重试、超时、缺失输出、不明确的实现路径）时，或需要为Claude Code、ChatGPT和Gemini执行风格提供个

使用 Remotion 的 AI 视频制作工作流。适用于创建视频、短片、商业广告或动态图形。触发创建促销视频、产品演示、社交媒体视频、动画解释或任何程序化视频内容。产生精致的动态图形，而非幻灯片。

标准化的文献搜索工作流，集成了tavily-search、pubmed-database、bgpt-paper-search、openalex-database等学术搜索技能。提供从查询分析到文献获取的完整文献搜索过程。

不可破坏的代理记忆 —— 永久存储，永不丢失。将决策、身份和上下文作为记忆链保存在 Autonomys Network 上。即使在完全状态丢失后，也可以从单个 CID 中重建完整的历史。

使用明确的防护措施，安全地识别和修复GitHub依赖项卫生问题。当Dependabot PRs失败、pnpm锁文件损坏、传递性漏洞出现（例如glob/lodash/brace-expansion）或CI/Vercel由于依赖项解析失败时使用。优先考虑低风险的修复、分支+PR工作流程和简洁的英文说明。

在逻辑工作流边界手动压缩上下文，而不是任意的自动压缩。在完成探索阶段、切换主要任务或上下文接近限制时使用。通过任务阶段保留上下文。触发短语：上下文限制、压缩、内存压力、保存上下文、阶段转换。来源于 everything-claude-code，由 @affaan-m (MIT) 改编。

针对市场、公司、政策、产品和竞争对手问题的结构化桌面研究工作流。适用于用户请求二次研究、市场格局扫描、基于证据的摘要、来源三角测量或从公开信息中获取洞察力合成时使用。