OpenClaw AI 技能

在 PydanticAI 中配置 LLM 供应商、设置降级模型、流式输出与调参；用于模型选型与容错。

实时追踪多个 AI 模型能力排行榜（LMSYS Arena、HuggingFace 等），用于智能计算路由和成本优化。提供统一评分、成本效率计算、智能推荐和趋势分析，帮助开发者优化 AI 成本。

提供综合评分和效率前沿分析用于LLM评估，结合多个质量维度（准确性、延迟、成本、一致性）进行多维度模型比较、评估仪表盘构建和效率前沿识别。

用 TestModel、FunctionModel、VCR 磁带与内联快照测试 PydanticAI 智能体，一键 Mock LLM 响应、录制回放，单元测试又快又稳。

指导如何为智能体注册并实现 PydanticAI 工具，包括装饰器用法、RunContext 上下文管理、类型注解与文档字符串规范，支持字符串、Pydantic 模型、字典等多种返回类型，并提供工具分组、动态准备函数及常见错误示例，帮助构建安全、可维护的 AI 工具集。

快速查询 OpenClaw CLI 命令、配置语法和常用模式。适用于用户询问配置、命令用法或格式时的快速参考。

基于记忆的AI聊天，提供上下文感知、情感匹配的响应，引用个人记忆，支持同伴消息和导出。该聊天系统能够理解用户的个人记忆，提供情感化的回应，并支持用户之间的记忆共享对话。

一键实现 LLM-as-judge，自动对比多模型输出、生成评分标准、检测并缓解评估偏差，输出可视化报告，让模型选型与效果追踪更高效。

一个 Node.js 命令行工具，使用兼容 GPT 的令牌化器分析提示令牌使用情况。帮助代理估算提示大小、调试上下文溢出并优化令牌成本。

将模糊的指令转换为清晰的AI提示，通过结构、技术和模板确保输出可靠、精确和可衡量。适用于开发高质量AI交互的开发者。

LlamaIndex RAG 框架助手，精通文档索引、检索增强生成、向量存储、查询引擎

本技能提供了一个集成任意 LLM 和 Embedding 模型的方案，支持混合检索、智能路由、渐进式启用以及用户画像的自动更新。用户可以自行配置所需的 LLM 和 Embedding 模型，实现高效的语义搜索和记忆管理。

快速收集客户需求，生成OpenClaw配置方案，创建客户档案并发送报价单，实现付费客户自动化onboarding，支持AI模型、消息渠道、预算等个性化配置。

全面新闻聚合器，实时从8个主要来源（黑客新闻、GitHub趋势、产品猎手、36Kr、腾讯新闻、WallStreetCN、V2EX、微博）聚合、过滤和深度分析内容。适合日常扫描、科技新闻简报、金融更新和热点深度解读。

模型验证器工具。

利用 Claw0x API 从文本中去除人工智能生成的写作迹象。适用于需要使 AI 写作听起来更自然、去除 AI 模式、重写以避免 AI 检测或清除机械化内容的场景。

在本地浏览器会话中自动操作 ChatGPT 网页：保持登录状态，一键发送提示，支持可复用的多轮对话，轻松将 AI 对话集成到工作流。

一键配置并运行 oh-my-openagent，为 OpenCode 注入多智能体协同、技能钩子、MCP 与多模型路由能力。

一键检测文本、图片、音频、视频及文档是否由AI生成，识别深度伪造与合成痕迹，保护信息真实性。

监控API计费错误，立即提醒所有者和管理员。适用于检测到API计费错误、同行PA报告计费错误或定期健康检查。支持多家LLM提供商（Anthropic、OpenAI、Google等），实现自动切换故障模型。