Четыре навыка ClawHub для работы с данными поиска в реальном времени в AI-агентах
Четыре новых навыка для платформы ClawHub позволяют ИИ-агентам выполнять поиск в реальном времени по Google, Amazon, Walmart и YouTube со структурированным выводом JSON.
Доступные навыки и возможности
- Навык Google: Предоставляет поиск по веб-страницам, новостям, изображениям и картам. Возвращает структурированный JSON вместо необходимости парсинга HTML. Включает фильтры по стране и языку.
- Навык Amazon: Предлагает поиск товаров и поиск по ASIN на 12 торговых площадках Amazon. Возвращает данные о цене, рейтинге, статусе Prime и доступности.
- Навык Walmart: Обеспечивает поиск товаров с фильтрами по скорости доставки и почтовому индексу. Полезен для проверки доступности в тот же день или на следующий день.
- Навык YouTube: Включает поиск видео, получение метаданных, полные транскрипты и проверку пригодности для обучения ИИ. Особенно полезен для конвейеров RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Команды установки
Установите каждый навык с помощью следующих команд ClawHub:
clawhub install scavio-google
clawhub install scavio-amazon
clawhub install scavio-youtube
clawhub install scavio-walmartВсе четыре навыка покрываются одним API-ключом. Документация по установке и использованию доступна по ссылке в источнике.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
Документация Claude Code содержит избыточные React-компоненты, которые искусственно увеличивают количество токенов.
Анализ документации LLM Claude Code показывает, что файлы MDX содержат огромное количество встроенных React-компонентов, при этом context-window.md использует 18 501 токен, но только 551 токен из них составляет фактическое содержание документации.
Анамнез: Переносимый слой памяти для Claude и ChatGPT через MCP
Anamnese — это бесплатный MCP-сервер, который хранит воспоминания, задачи, цели и заметки в Claude и ChatGPT, извлекая только релевантный контекст в разговоры, позволяя пользователям просматривать, редактировать и экспортировать свои данные.
Навыки агента HuggingFace: Стандартизированные определения задач ИИ для кодирующих агентов
HuggingFace Skills — это автономные папки с YAML-фронтматером и инструкциями для ИИ-агентов, предназначенные для выполнения конкретных задач машинного обучения, таких как создание наборов данных, обучение моделей и их оценка. Они совместимы с OpenAI Codex, Claude Code от Anthropic, Google Gemini CLI и Cursor.
certctl: Платформа для управления жизненным циклом сертификатов с самостоятельным хостингом, предоставляющая 78 API-эндпоинтов для автоматизации с помощью AI-агентов.
certctl — это самодостаточная платформа для управления жизненным циклом сертификатов, написанная на Go и TypeScript, которая предоставляет 78 REST API-эндпоинтов для управления сертификатами. Платформа не зависит от эмитента и целевой системы, а также планируется внедрение MCP-сервера для предоставления всего функционала в виде нативных инструментов MCP.