iKnowKungFu Skill analysiert die Verwendung von OpenClaw, um fehlende Fähigkeiten zu empfehlen
Was iknowkungfu macht
iknowkungfu analysiert den Arbeitsbereich Ihres OpenClaw-Agenten, um Fähigkeiten zu empfehlen, die Sie möglicherweise aus den über 13.700 verfügbaren Fähigkeiten von ClawHub benötigen. Anstatt generischer Empfehlungen untersucht es Ihre spezifischen Nutzungsmuster und schlägt Fähigkeiten vor, die zu Ihrem tatsächlichen Arbeitsablauf passen.
Wie es funktioniert
Die Fähigkeit führt einen lokalen, schreibgeschützten Scan Ihres Arbeitsbereichs durch und liefert Empfehlungen über den Befehl /kungfu. Sie installiert niemals automatisch etwas oder sendet Daten nach außen.
Was es überprüft
MEMORY.mdund tägliche Protokolle, um wiederkehrende Themen zu identifizieren- Installierte Fähigkeiten, um zu sehen, was Sie bereits haben
AGENTS.mdfür die Rolle und Präferenzen Ihres AgentenHEARTBEAT.mdfür geplante Aufgaben- Aktuelle Konversationsmuster
Ausgabeformat
Die Ausführung von /kungfu generiert ein Arbeitsablaufprofil und die Top-5-Empfehlungen mit Vertrauenswerten. Jede Empfehlung enthält einen spezifischen Grund, der mit Ihrer Nutzung verknüpft ist, wie zum Beispiel: "Sie erwähnen Slack in 4 Ihrer letzten 7 täglichen Protokolle, haben aber keine Slack-Integrationsfähigkeit." Das Tool empfiehlt nur Fähigkeiten mit mindestens 50 Downloads und ohne VirusTotal-Markierungen.
Zusätzliche Sicherheitsüberprüfung
Während des Scans führt iknowkungfu eine grundlegende Sicherheitsüberprüfung Ihrer installierten Fähigkeiten durch und markiert potenzielle Probleme wie Base64-Nutzlasten oder das Erfassen von Umgebungsvariablen. Dies ist keine tiefgehende Prüfung, bietet aber einen Hinweis auf verdächtige Funde.
Installation
Installieren mit: clawhub install iknowkungfu
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch
OpenClaw-Benutzer kritisiert Architektur und Sicherheitslücken des Tools
Ein Reddit-Nutzer beschreibt OpenClaw als das einzige Tool, das Agenten-Automatisierung so zugänglich macht, kritisiert jedoch dessen Architektur für das Fehlen einer Kontrollebene für Dateioperationen, eines geschützten Kernels, eines ordentlichen Kontextmanagements sowie integrierter Versionierung oder Tests.
DeepMind DiscoRL Meta-Learning-Update-Regel von JAX zu PyTorch portiert
Ein Entwickler hat DeepMinds DiscoRL-Metalern-Update-Regel aus dem Nature-Artikel von 2025 von JAX zu PyTorch portiert. Die Implementierung umfasst ein GitHub-Repository mit einem Colab-Notebook, einer API und auf Hugging Face gehosteten Gewichten.
Team Brain: Ein Shared-Memory-Plugin für Claude Code, das Teamwissen in Git speichert
Team Brain ist ein Claude Code-Plugin, das Teamwissen in einem .team-brain/-Ordner innerhalb Ihres Repositorys speichert. Es generiert automatisch eine BRAIN.md-Datei, die auf 180 Zeilen begrenzt ist, um eine optimale Claude-Anweisungsgenauigkeit zu gewährleisten, und funktioniert übergreifend mit verschiedenen Tools durch die Erstellung von .cursorrules- und AGENTS.md-Dateien.
OpenUtter: Fragen Sie Google Meet-Transkripte live über OpenClaw ab
OpenUtter ist eine Funktion, die Google Meet über einen Headless-Browser als Gast beitritt, Live-Untertitel erfasst und sie an Ihren OpenClaw-Ereignisbus streamt. Sie können das Live-Transkript während des Anrufs über Telegram, WhatsApp, Slack oder Discord abfragen.