OpenClaw-Plugin-Kategorien und ihre praktischen Funktionen

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 22. März 2026🔗 Source
OpenClaw-Plugin-Kategorien und ihre praktischen Funktionen
Ad

Ein Reddit-Beitrag aus r/openclaw ordnet verfügbare Plugins nach funktionalen Kategorien mit kurzen Beschreibungen der jeweiligen Tools.

Entwickler-Tooling-Plugins

  • commit-guard - verhindert das Pushen von Geheimnissen, großen Dateien und fehlerhaften Commits
  • dep-audit - Schwachstellenscan mit einem Befehl über mehrere Stacks hinweg
  • pr-review - bietet KI-gestützte Diff-Zusammenfassungen und erkennt grundlegende Probleme vor der menschlichen Überprüfung
  • docker-helper - überprüft Logs und Status ohne Terminalzugriff
  • api-tester - ruft Endpunkte auf und zeigt formatiertes JSON im Chat an
  • git-stats - zeigt Repository-Hotspots und Mitwirkendeninformationen für den Agentenkontext
  • todo-scanner - findet TODO- und FIXME-Kommentare im Code
  • changelog-gen - erstellt Changelogs aus der Commit-Historie
  • file-metrics - liefert eine Momentaufnahme der Repository-Qualität

Speicher-Plugins

  • cortex-memory - mehrschichtiges Speichersystem
  • memory-lancedb-pro - verbesserte Abfrage gegenüber Standardoptionen
  • lossless claw - verhindert Kontextverlust während Sitzungen
  • openclaw-engram - vollständig lokale, datenschutzorientierte Speichereinrichtung
Ad

Sicherheits-Plugins

  • env-guard - schwärzt Geheimnisse, bevor Agents sie sehen
  • clawsec - Sicherheitssuite, die Prompt-Injection und andere Bedrohungen erkennt
  • secureclaw - führt OWASP-artige Sicherheitsprüfungen durch

Observability- & Kosten-Plugins

  • cost-tracker - verfolgt Ausgaben
  • manifest - leitet Anfragen automatisch zu günstigeren Modellen weiter
  • openclaw-observatory - Dashboard zur Nutzungs- und Kostenüberwachung

Multi-Agent- & Meta-Plugins

  • openclaw foundry - erstellt automatisch neue Tools aus Nutzungsmustern
  • claude-code-bridge - ermöglicht die Nutzung von Claude Code innerhalb von OpenClaw

Utility-Plugins

  • openclaw-better-gateway - behebt Gateway-Zuverlässigkeitsprobleme und fügt IDE/Terminal-Integration hinzu
  • openclaw-ntfy - sendet Benachrichtigungen aufs Handy, wenn Aufgaben abgeschlossen sind
  • openclaw-sentry-tools - holt Sentry-Fehler in den Kontext

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Siehe auch

PocketTeam: Eine Claude-Code-Pipeline mit Haken-basierter Sicherheit und lernenden Agenten
Werkzeuge

PocketTeam: Eine Claude-Code-Pipeline mit Haken-basierter Sicherheit und lernenden Agenten

PocketTeam ist eine Claude Code-Pipeline, die 9 Sicherheitsebenen auf Tool-Call-Ebene implementiert, um gefährliche Operationen wie Schreibvorgänge in .env oder rm -rf-Befehle zu blockieren. Das System umfasst einen Observer-Agenten, der abgeschlossene Aufgaben analysiert und strukturierte Erkenntnisse schreibt, um die zukünftige Leistung der Agenten zu verbessern.

OpenClawRadar
OMAR: Open-Source TUI zur hierarchischen Verwaltung von Hunderten von KI-Codierungsagenten
Werkzeuge

OMAR: Open-Source TUI zur hierarchischen Verwaltung von Hunderten von KI-Codierungsagenten

OMAR ist ein terminalbasiertes Dashboard, mit dem Sie Schwärme von Codierungsagenten (Claude Code, Codex, Cursor, Opencode) in hierarchischen Organisationen verwalten können. Es basiert auf tmux und bietet agentenverwaltende Agentenhierarchien, heterogene Backends und Slack-Integration.

OpenClawRadar
Synapse: Echtzeit-Dashboard zur Visualisierung von Claude Code Agent-Sitzungen
Werkzeuge

Synapse: Echtzeit-Dashboard zur Visualisierung von Claude Code Agent-Sitzungen

Synapse ist ein Echtzeit-Dashboard, das Claude Code-Agent-Sitzungen als interaktive Knotendiagramme visualisiert und Agent-Starts, Tool-Aufrufe und Subagenten zeigt. Es erfordert Node.js und Claude, wird über npm installiert und bietet mehrere Analyseansichten sowie Remote-Genehmigungsfunktionen.

OpenClawRadar
Microsoft BitNet: 1-Bit-LLM-Inferenz-Framework für CPU und GPU
Werkzeuge

Microsoft BitNet: 1-Bit-LLM-Inferenz-Framework für CPU und GPU

Microsoft veröffentlichte BitNet, ein Inferenz-Framework für 1-Bit-LLMs, das auf CPUs eine 1,37- bis 6,17-fache Beschleunigung erreicht und den Energieverbrauch um 55,4 % bis 82,2 % reduziert. Es kann ein 100-Milliarden-Parameter-Modell auf einer einzelnen CPU mit 5–7 Token pro Sekunde ausführen.

OpenClawRadar