Навык Agent Times для ClawHub добавляет запросы новостей в реальном времени, погоды и цен на токены.
Навык Agent Times для ClawHub предоставляет ИИ-агентам контекст в реальном времени по одной команде. Он позволяет агентам отвечать на конкретные запросы, используя живые источники данных, без необходимости в API-ключах.
Установка и использование
Установите навык с помощью:
npx clawhub install agenttimesПосле установки ваш агент сможет обрабатывать запросы, такие как:
- "Что происходит с NVDA?" – Возвращает новостные статьи с анализом тональности
- "$SPY" – Выполняет поиск по конкретному тикеру на финансовых рынках
- "Погода в Токио" – Предоставляет структурированные прогнозы погоды
- "Цена биткоина" – Получает цены в реальном времени из Pyth Network
Источники данных и возможности
Навык агрегирует контент из 3 576 источников, в сумме более 228 000 статей. Он включает оценку тональности, извлечение сущностей и ранжирование по уровню достоверности для новостного контента. Разработчик отмечает, что они активно расширяют охват и просят оставлять отзывы о запросах, которые возвращают неудовлетворительные результаты.
Такой навык полезен для разработчиков, создающих ИИ-агентов, которым нужна актуальная информация без управления несколькими API-интеграциями. Отсутствие необходимости в API-ключах упрощает развертывание.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
TechDebtMCP v2.0.0: MCP-сервер для анализа технического долга на 14 языках
TechDebtMCP v2.0.0 — это MCP-сервер, который подключает Claude к вашей кодовой базе для анализа технического долга. После подключения вы можете задавать Claude вопросы о техническом долге, проблемах безопасности и качестве кода.
ModelFitAI: Развертывайте AI-агентов без настройки VPS, создано с помощью Claude Code
ModelFitAI — это платформа, которая позволяет разработчикам развертывать ИИ-агентов без необходимости управления VPS-инфраструктурой. Инструмент был создан единственным основателем, который хотел избежать трудоемких процессов настройки серверов.
Сравнение 8 моделей ИИ для программирования на примере реализации реальной функции на TypeScript
Разработчик протестировал 8 моделей ИИ для программирования на задаче реализации команды /rename в проекте Telegram-бота на TypeScript с открытым исходным кодом, оценивая их по стоимости, времени выполнения, корректности и техническому качеству. GPT-5.4 показал наивысший результат по корректности реализации, а GLM 5 предложил наилучшее соотношение цены и производительности.
Разработчик делится решением проблемы игнорирования правил ИИ Claude после превышения порога в 50 сообщений.
Разработчик сообщает, что Claude Code начал тихо игнорировать правила, как только их общий набор правил превысил примерно 50 пунктов, особенно во время задач, связанных с фронтендом. Они создали хук, который сканирует промпты и загружает только 2-3 соответствующих правила на основе сопоставления ключевых слов.