OpenClaw AI 技能

基于移动云 mem0 自部署服务的长期记忆系统，在开源项目基础上添加诸如记忆防护、记忆脱敏、用户画像等高阶特性。支持语义搜索和完整 CRUD 操作。 用于处理所有与记忆相关的操作，包括存储、搜索、列出、获取、更新、删除用户记忆。当用户说出"我名字叫..."、"我喜欢..."或询问"我有哪些记忆"时，

基于型号、描述、截图和已有资料，快速整理产品用途、关键规格、版本差异、采购关注点和信息缺口。

在 Alibaba 采购直达市场中判断 RFQ 是否值得点开、报价和消耗报价权益，并识别商业价值与执行风险。

在决定参与 Alibaba RFQ 后，按平台字段生成并检查产品、价格、数量、交期、贸易条款、保修和买家留言。

基于原目标、实际结果和关键证据复盘有效动作、无效动作、可控因素、不可控因素和下次调整。

将文章、书籍或收藏内容整理为收藏原因、对应问题、关键观点、证据、最小行动和回顾节点。

把有启发的想法、文章或方法转化为低成本、可验证、有停止条件的最小实践。

把模糊目标拆解为有顺序、依赖、时间、资源、责任和完成标准的可执行计划。

把模糊的学习意愿转化为明确目标、阶段计划、实践任务和可验证的学习成果。

检查任务是否被做得过于复杂，并找出可复用资源、最小可用版本、应暂停事项和下一步。

向采购、工程、财务、物流等内部角色提出背景充分、问题具体、截止时间明确的可执行请求。

检查工作汇报中的目标、进展、证据、风险、下一步和所需支持，并整理为结构清晰的汇报。

将会议内容整理为已确认结论、行动项、责任人、截止时间、待确认事项和后续节点。

在会议前整理目标、参会人、议题、资料、待决策事项、风险和预期输出。

从大量聊天、项目材料或会议信息中提炼核心结论、关键问题、已确认事实、主要风险和下一步。

政采质疑函与投诉书智能起草助手。当用户需要"起草/生成/修改政府采购质疑函或投诉书""检查质疑函/投诉书法定要素""政府采购质疑投诉文书模板""质疑函/投诉书怎么写"时触发。仅处理《中华人民共和国政府采购法》体系下的质疑函与投诉书，不处理《招标投标法》体系投诉、合同审查、投标文件编制或其他法律文书。

珠宝行业营销文案合规审查。当用户需要审核珠宝或饰品类的宣传文案、商品详情页、直播话术、朋友圈或短视频文案、活动海报文案等是否违反广告法及行业监管规定时使用。自动加载红橙黄三级词库，扫描高危词（如国家级、第一）、中危词（如极致、完美）及珠宝专属风险点（纯度、功效、产地、促销话术等），结合上下文判定是否

根据货主装卸港、货物吨位和装货日期智能匹配内外贸空船数据

投标人侧「评标表逆向工程」三合一技能：A 模拟评标（魔鬼评委逐项打分找最弱项）、B 得分点导航+响应覆盖审计（得分地图+隐性丢分/废标风险+形式瑕疵+评分索引表）、C 评标表合规审查（找歧视/违规条款、生成可质疑点清单与法条依据）。支持无脚本降级（LLM 直接结构化抽取）、输入完整性预检、多标段识别

投标人侧「招标文件萝卜坑（排他性/歧视性/量身定制）专项识别」独立技能：扫描整份招标文件（投标人须知+资格条件+技术参数与服务要求+评标办法+合同条款），用多维信号标尺提取疑似为特定供应商量体裁衣的条款，输出风险等级+法条方向+质疑/投诉弹药。与投标模拟评标解耦、可单独触发；含输入预检、分章节定位、