OpenClawスキル「待機中のヒント」は、AI応答待機時間中に学習のヒントを表示します

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: April 17, 2026🔗 Source
OpenClawスキル「待機中のヒント」は、AI応答待機時間中に学習のヒントを表示します
Ad

OpenClawの「待機中ヒント」スキルは、メッセージングプラットフォームでAI応答を5~10秒待つという一般的な問題に対処します。ユーザーがメッセージを送信すると、このスキルはすぐにランダムな学習ヒントを返信し、その無駄な時間を有益なコンテンツで埋めます。

主な特徴

このスキルには、中国語と英語の両方で書かれた75のバイリンガルヒントが含まれており、以下の5つのカテゴリーに分類されています:

  • AIとの対話
  • プロンプトエンジニアリング
  • OpenClawの機能
  • 生産性
  • 知恵

ソースで言及されているヒントの例:

  • 連鎖思考:AIに段階的に考えさせる
  • 少数例プロンプトはゼロショットプロンプトより優れる
  • AIの出力品質=あなたの入力品質

インストールと互換性

以下のコマンドでスキルをインストール:

clawhub install waiting-tips

このスキルはTelegram、Feishu/Lark、WhatsApp、Discord、Slack、およびOpenClawがサポートするその他のプラットフォームで動作します。クライアント側の設定は必要ありません。

貢献とソース

ヒントコレクションへの貢献は簡単です:tips/ディレクトリ内のテキストファイルに1行追加し、プルリクエストを開いてください。ソースコードはGitHubのgithub.com/dongsheng123132/openclaw-waiting-tipsで公開されています。

📖 完全なソースを読む: r/openclaw

Ad

👀 See Also

オープンソースの求職検索フレームワーク、Claude Codeで構築
Tools

オープンソースの求職検索フレームワーク、Claude Codeで構築

ある開発者がClaude Codeでオープンソースの求職フレームワークを作成しました。このシステムは、構造化された自己プロファイリング、求人ポータルの自動スクレイピング、適性評価、そしてカスタマイズされた応募書類を作成するためのドラフター・レビュアー・エージェント・パイプラインを扱います。システムは提出前で停止し、手動でのレビューが必要です。

OpenClawRadar
llama.cpp上Qwen 3.6 27B通过MTP投机解码实现2.5倍速度提升
Tools

llama.cpp上Qwen 3.6 27B通过MTP投机解码实现2.5倍速度提升

Redditユーザーがカスタムllama.cpp PRを使用したMTP投機的復号により、Qwen 3.6 27Bで2.5倍高速な推論を報告。Mac M2 Max 96GBで28 tok/sを達成。プリコンバート済みGGUF量子化モデルと修正済みチャットテンプレートを含む。

OpenClawRadar
Agentlint: すべてのPRでCLAUDE.mdの矛盾や壊れたポインタを検出するGitHubアプリ
Tools

Agentlint: すべてのPRでCLAUDE.mdの矛盾や壊れたポインタを検出するGitHubアプリ

Agentlintは、すべてのPRでエージェントルール面(CLAUDE.md、AGENTS.md、スキル、フック)を監査し、矛盾、パス切れ、サポート外のハーネス機能に対してインラインコメントを投稿するGitHubアプリです。パブリックリポジトリでは無料で利用できます。

OpenClawRadar
Gemma4 26B-A4Bは、Web検索と画像サポートを備え、高速なローカルパフォーマンスを実現します
Tools

Gemma4 26B-A4Bは、Web検索と画像サポートを備え、高速なローカルパフォーマンスを実現します

gemma-4-26B-A4Bモデルは、RTX 4090上で約145トークン/秒を達成し、チャットアプリケーション向けにWeb検索MCPと画像サポートを含んでいます。ブログ記事では、MacとiPhoneでのセットアップとクロスプラットフォーム利用について詳しく説明されています。

OpenClawRadar