cd ~/.openclaw/workspace/local_hub && source .venv-hub/bin/activate && ./run.sh
  

Local Hub — 本地能力中心

⚠️ 使用前必读：本 skill 仅包含「调用说明」，不包含服务端代码。实际提供接口的 local_hub 服务需在本机单独部署并先启动。服务未启动时，所有 curl 调用会连接失败。
服务端代码与下载：

• - 仓库：hub>
• 直接下载 zip：hub/releases/download/v1.0.0/local_hub-v1.0.0.zip>

解压后进入目录，创建虚拟环境并安装依赖（python3 -m venv .venv-hub、source .venv-hub/bin/activate、pip install -r requirements.txt），再执行 ./run.sh。

这是什么：一个跑在你本机的 HTTP 服务（默认 http://127.0.0.1:9000），把麦克风、摄像头、Ollama、YOLO、Stable Diffusion 等统一成一组 API。Silas 通过 exec + curl 调用这些接口，不占用 OpenClaw 的 skill 检索维度，只是「多了一个可调的后端」。

与其它 skills 的关系：和 pptx、screen-capture 等不在同一维度——其它 skills 是「能力目录里的一条」；local_hub 是底层服务。本 skill 只是「调用说明」：告诉 Silas 何时、如何用 curl 去调这个服务。

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前置条件

• - 服务必须先启动（用户或你在本机执行一次）：

bash cd ~/.openclaw/workspace/local_hub && source .venv-hub/bin/activate && ./run.sh

• - 健康检查（可选）：curl -s http://127.0.0.1:9000/health 返回 {status:ok,...} 表示服务在线。

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何时使用

需求	用哪个接口	说明
验证刚才播放的声音是否被听到	POST /audio/check	录约 1 秒，返回是否有声音（rms、has_sound）
本机 TTS 朗读一段文字

POST /audio/tts | JSON: text, voice(可选)；macOS say，返回音频 path | | 音频转文字 | POST /audio/transcribe | 上传 file 或 form path；需设 TRANSCRIBE_SCRIPT | | 拍一张摄像头画面 | POST /camera/snapshot | 返回保存的图片路径 | | 对一张图做目标检测（YOLO） | POST /vision/yolo | 需上传图片（form），返回检测框等 | | 用视觉模型描述图片 | POST /vision/describe | 上传图片，Ollama llava 等；query model=llava | | 用本地 Ollama 对话（含 openclaw-distill） | POST /llm/chat | JSON body：model, prompt, system(可选) | | 列出本机 Ollama 模型 | GET /llm/models | 返回 models 列表 | | 文本向量（embedding） | POST /llm/embed | JSON: model, text | | 文生图（Stable Diffusion） | POST /image/txt2img | 需本机 A1111 在 7860 端口 | | 图生图（Stable Diffusion） | POST /image/img2img | 需提供 image_path + prompt | | 系统通知（macOS） | POST /notify | JSON: title, body | | 读/写剪贴板 | GET /clipboard、POST /clipboard | GET 读文本，POST JSON text 写 | | 系统状态（音量、电池等） | GET /system/status | macOS 简要状态 | | 天气 | GET /weather | query 可选城市 | | 执行白名单脚本 | POST /run/script | JSON: name, params(可选)；需配置 RUNSCRIPTWHITELIST |

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怎么用（curl 示例）

基地址：http://127.0.0.1:9000（若改过端口或主机，以实际为准）。

1. 检查是否有声音（播放后验证）

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/audio/check?duration=1&threshold=0.01

返回示例：{rms:0.02,threshold:0.01,hassound:true,duration:1.0}。看 hassound 为 true/false。

2. 摄像头拍一张

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/camera/snapshot

返回示例：{path:/Users/.../localhub/data/camera1234567890.jpg}。后续可读该文件或交给 describe-image。

3. 本地 Ollama 对话

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/llm/chat \
-H Content-Type: application/json \
-d {model:openclaw-distill,prompt:你好,system:null}

返回里有 response 字段即模型回复。可换 qwen2.5:14b、llava 等本机已有模型。

4. YOLO 检测（上传图片）

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/vision/yolo \
-F file=@/path/to/image.jpg

返回 detections 列表及保存路径。

5. 文生图（Stable Diffusion）

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/image/txt2img \
-H Content-Type: application/json \
-d {prompt:a cute robot, high quality,negative_prompt:,steps:20,width:512,height:512}

返回 paths 数组，为生成图在 local_hub/data/ 下的路径。

6. 图生图

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/image/img2img \
-H Content-Type: application/json \
-d {imagepath:/path/to/input.png,prompt:make it cyberpunk,denoisingstrength:0.6,steps:20}

7. TTS（朗读并保存音频）

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/audio/tts \
-H Content-Type: application/json \
-d {text:Hello world,voice:Tingting}

8. 系统通知

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/notify \
-H Content-Type: application/json \
-d {title:提醒,body:会议 5 分钟后开始}

9. 剪贴板

bash

读取

curl -s http://127.0.0.1:9000/clipboard

写入

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/clipboard -H Content-Type: application/json -d {text:复制这段}

10. 图片描述（Ollama 视觉模型）

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/vision/describe?model=llava -F file=@/path/to/image.jpg

11. 列出 Ollama 模型 / 天气 / 系统状态

bash
curl -s http://127.0.0.1:9000/llm/models
curl -s http://127.0.0.1:9000/weather?query=Beijing
curl -s http://127.0.0.1:9000/system/status

12. 执行白名单脚本（需先配置 RUNSCRIPTWHITELIST 与 scripts/ 下可执行文件）

bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/run/script \
-H Content-Type: application/json \
-d {name:my_script,params:{key:value}}

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执行方式

• - 用 exec 调用上述 curl 命令；返回的 JSON 可解析后回复用户（