Skill Usage Analyzer
Quickly understand any OpenClaw skill by analyzing its SKILL.md file and generating a comprehensive usage guide.
Features
- - 📖 智能解析 - 自动提取 SKILL.md 的关键信息
- 📝 生成摘要 - 用表格和列表展示核心功能
- 💡 提取示例 - 找出所有使用示例和代码片段
- ⚙️ 配置分析 - 列出所有可配置参数
- ⚠️ 风险提示 - 识别常见问题和注意事项
- 🎯 最佳实践 - 给出使用建议
Quick Start
分析单个技能
CODEBLOCK0
分析所有已安装技能
CODEBLOCK1
Usage Examples
Example 1: 分析 Stock Watcher 技能
输入:
CODEBLOCK2
输出示例:
CODEBLOCK3
Example 2: 对比多个技能
CODEBLOCK4
Output Format
分析报告包含以下部分:
| 部分 | 内容 |
|---|
| 📋 基本信息 | 技能名称、描述、适用场景 |
| 🎯 核心功能 |
功能列表,带序号和简要说明 |
| 💻 使用示例 | 具体的命令和代码示例 |
| ⚙️ 配置选项 | 可配置参数和默认值 |
| 📁 文件结构 | 技能包含的文件和目录 |
| ⚠️ 注意事项 | 常见问题、限制、风险提示 |
| 💡 最佳实践 | 使用建议和优化技巧 |
| 🔗 相关链接 | 相关技能、文档链接 |
Advanced Usage
自定义输出格式
CODEBLOCK5
批量分析
CODEBLOCK6
How It Works
- 1. 读取 SKILL.md - 解析技能的元数据和文档内容
- 提取结构 - 识别标题、列表、代码块等结构
- 语义分析 - 理解功能描述和使用场景
- 生成报告 - 按模板组织信息,生成易读的摘要
Creative Usage Ideas 💡
1. 技能组合推荐
分析多个技能后,自动发现可以组合使用的技能对:
CODEBLOCK7
输出示例:
CODEBLOCK8
2. 技能依赖图谱
生成技能之间的依赖关系图:
# 生成依赖关系图(Mermaid 格式)
python3 scripts/dependency_graph.py --format mermaid
# 输出:
#
mermaid
graph TD
stock-watcher --> cron
github-star-manager --> gh
novel-generator --> openai
3. 技能使用频率分析
分析工作区中使用记录,找出最常用的技能:
CODEBLOCK11
4. 技能能力标签云
为所有技能生成能力标签,快速找到需要的功能:
CODEBLOCK12
5. 智能技能推荐
根据当前任务描述,推荐最适合的技能:
CODEBLOCK13
6. 技能学习路径
为新手生成技能学习路径:
CODEBLOCK14
7. 技能对比矩阵
对比多个相似技能,帮助选择:
CODEBLOCK15
8. 自动化技能审计
定期检查技能库,发现潜在问题:
CODEBLOCK16
9. 创意用法生成器 ⭐新
为任意技能生成超出常规用法的创意场景:
CODEBLOCK17
输出示例:
CODEBLOCK18
创意用法特点:
- - 🎯 超越基础功能 - 不仅限于文档描述的用法
- 🔗 技能组合 - 推荐与其他技能协同使用
- 💡 场景化 - 针对具体使用场景给出建议
- 📊 价值量化 - 说明创意用法带来的价值提升
支持预设创意用法的技能:
- - stock-watcher - 股票监控的3种创意用法
- novel-generator - 小说生成的3种创意用法
- film-production-assistant - 影视制作的2种创意用法
- tavily-search - 搜索技能的2种创意用法
- summarize - 总结技能的2种创意用法
- character-creator-cn - 角色设计的2种创意用法
- github-star-manager - GitHub管理的2种创意用法
其他技能: 自动生成基于描述的智能建议
Tips
- - 对于复杂的技能,分析报告可以节省大量阅读时间
- 对比多个技能的报告,可以快速选择最适合的工具
- 定期运行 analyze_all.py 可以生成技能库的完整索引
- 使用
--format json 可以将分析结果导入其他工具进一步处理
技能使用分析器
通过分析任何OpenClaw技能的SKILL.md文件,快速理解该技能并生成全面的使用指南。
特性
- - 📖 智能解析 - 自动提取 SKILL.md 的关键信息
- 📝 生成摘要 - 用表格和列表展示核心功能
- 💡 提取示例 - 找出所有使用示例和代码片段
- ⚙️ 配置分析 - 列出所有可配置参数
- ⚠️ 风险提示 - 识别常见问题和注意事项
- 🎯 最佳实践 - 给出使用建议
快速开始
分析单个技能
bash
分析指定技能
python3 scripts/analyze_skill.py /path/to/skill/SKILL.md
分析已安装的技能
python3 scripts/analyze_skill.py ~/.openclaw/workspace/skills/stock-watcher/SKILL.md
分析所有已安装技能
bash
生成所有技能的快速参考
python3 scripts/analyze_all.py
使用示例
示例 1: 分析 Stock Watcher 技能
输入:
bash
python3 scripts/analyze_skill.py ~/.openclaw/workspace/skills/stock-watcher/SKILL.md
输出示例:
🔍 技能分析报告: stock-watcher
═══════════════════════════════════════════════════════════
📋 基本信息
───────────────────────────────────────────────────────────
名称: stock-watcher
描述: 管理和监控个人股票自选列表...
适用场景: 股票监控、自选股管理、行情查看
🎯 核心功能 (4个)
───────────────────────────────────────────────────────────
- 1. 添加股票 - 使用6位股票代码添加到自选股
- 删除股票 - 按代码删除自选股
- 查看列表 - 显示当前所有自选股
- 行情总结 - 获取股票行情摘要
💻 使用示例
───────────────────────────────────────────────────────────
添加股票:
python3 scripts/add_stock.py 000938 紫光股份
查看行情:
python3 scripts/summarize_performance.py
⚙️ 配置选项
───────────────────────────────────────────────────────────
存储路径: ~/.clawdbot/stock_watcher/watchlist.txt
数据格式: 代码|名称 (每行一个)
⚠️ 注意事项
───────────────────────────────────────────────────────────
• 股票代码格式: 使用6位数字代码
• 数据延迟: 行情可能有1-3分钟延迟
• 网络依赖: 需要网络连接获取实时数据
💡 最佳实践
───────────────────────────────────────────────────────────
- 1. 定期清理不再关注的股票
- 结合技术分析指标使用
- 设置价格预警(需配合其他工具)
示例 2: 对比多个技能
bash
python3 scripts/compare_skills.py skill1 skill2 skill3
输出格式
分析报告包含以下部分:
| 部分 | 内容 |
|---|
| 📋 基本信息 | 技能名称、描述、适用场景 |
| 🎯 核心功能 |
功能列表,带序号和简要说明 |
| 💻 使用示例 | 具体的命令和代码示例 |
| ⚙️ 配置选项 | 可配置参数和默认值 |
| 📁 文件结构 | 技能包含的文件和目录 |
| ⚠️ 注意事项 | 常见问题、限制、风险提示 |
| 💡 最佳实践 | 使用建议和优化技巧 |
| 🔗 相关链接 | 相关技能、文档链接 |
高级用法
自定义输出格式
bash
输出为 Markdown
python3 scripts/analyze_skill.py SKILL.md --format markdown
输出为 JSON
python3 scripts/analyze_skill.py SKILL.md --format json
只显示示例
python3 scripts/analyze_skill.py SKILL.md --examples-only
批量分析
bash
分析所有技能并生成索引
python3 scripts/analyze_all.py --output ~/skill-index.md
查找包含特定功能的技能
python3 scripts/search_skills.py 股票 监控
工作原理
- 1. 读取 SKILL.md - 解析技能的元数据和文档内容
- 提取结构 - 识别标题、列表、代码块等结构
- 语义分析 - 理解功能描述和使用场景
- 生成报告 - 按模板组织信息,生成易读的摘要
创意用法 💡
1. 技能组合推荐
分析多个技能后,自动发现可以组合使用的技能对:
bash
找出可以组合使用的技能
python3 scripts/find_combinations.py
输出示例:
🔍 技能组合推荐
- 1. 💡 内容创作流水线
描述: 搜索资料→总结→创作→影视化
已安装: tavily-search, summarize, novel-generator
使用场景: 搜索热点话题→生成小说→改编剧本
- 2. 💡 GitHub自动化
描述: 管理stars、自动修复issues
已安装: github-star-manager
未安装: gh-issues (建议安装)
使用场景: 清理过时的 starred repos
🔮 基于描述分析的潜在组合:
• 数据相关: stock-watcher, tavily-search
• 内容相关: novel-generator, film-production-assistant
2. 技能依赖图谱
生成技能之间的依赖关系图:
bash
生成依赖关系图(Mermaid 格式)
python3 scripts/dependency_graph.py --format mermaid
输出:
mermaid
graph TD
stock-watcher --> cron
github-star-manager --> gh
novel-generator --> openai
3. 技能使用频率分析
分析工作区中使用记录,找出最常用的技能:
bash
分析使用频率
python3 scripts/usage_stats.py --days 30
输出:
📊 近30天技能使用统计:
1. stock-watcher: 45次 (35%)
2. github-star-manager: 23次 (18%)
3. novel-generator: 12次 (9%)
4. 技能能力标签云
为所有技能生成能力标签,快速找到需要的功能:
bash
生成能力标签云
python3 scripts/generate_tags.py
输出:
🏷️ 技能能力标签:
数据获取: stock-watcher, github-star-manager, tavily-search
内容创作: novel-generator, film-production-assistant
代码开发: gh-issues, agent-browser
5. 智能技能推荐
根据当前任务描述,推荐最适合的技能:
bash
智能推荐
python3 scripts/recommend_skill.py 我想监控股票并自动发送通知
输出:
💡 推荐技能组合:
1. stock-watcher (股票监控)
2. qqbot-cron (定时任务)
3. qqbot-media (发送通知)
# 使用流程:
1. 用 stock-watcher 添加股票
2. 用 qqbot-cron 设置定时检查
3. 用 qqbot-media 发送价格提醒
6. 技能学习路径
为新手生成技能学习路径:
bash
生成学习路径
python3 scripts/learning_path.py --goal 自动化内容创作
输出:
🎓 学习路径: 自动化内容创作
# 阶段1: 基础 (1-2天)
└─ summarize (内容总结)
└─ tavily-search (资料搜集)
# 阶段2: 进阶 (3-5天)
└─ novel-generator (小说生成)
└─ prompt-engineer-ultra (提示词优化)
# 阶段3: 高级 (1周+)
└─ film-production-assistant (影视制作)
7. 技能对比矩阵
对比多个相似技能,帮助选择:
bash
对比搜索类技能
python3 scripts/compare_matrix.py tavily-search web-search exa-search
输出:
┌──────────────┬─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ 功能 │ tavily-search│ web-search │ exa-search │
├──────────────┼─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 实时搜索 │ ✅ │ ✅ │ ✅ │
│ 内容提取 │ ✅ │ ❌ │ ✅ │
│ 免费额度 │ 1000次/月 │ 无限制 │ 100次/月 │
│ 需要