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
Кодграф: Предварительно индексированный граф знаний сокращает вызовы инструментов Claude/Cursor на 94%
Codegraph использует предварительно проиндексированный граф знаний, содержащий связи символов, графы вызовов и структуру кода, чтобы сократить количество вызовов API-инструментов до 94% и ускорить использование примерно на 77% для агентов Claude, Cursor, Codex и OpenCode.
OpenAlly: Локальный ИИ-помощник для Android с управлением телефоном
OpenAlly — это приложение для Android, которое запускает ИИ-ассистента локально на вашем телефоне через встроенный процесс Node.js, с 51 встроенным навыком и возможностями управления телефоном через компаньон Aster. Оно подключается к 19+ мессенджерам и поддерживает 18 провайдеров моделей с вашими собственными API-ключами.
Тест на устойчивость языковых моделей к бессмысленным запросам
Бенчмарк Bullshit оценивает, идентифицируют ли ИИ-модели очевидно бессмысленные запросы и возражают против них, вместо того чтобы уверенно генерировать неправильные ответы. Результаты показывают, что модели Claude значительно лучше моделей Gemini в обнаружении бессмысленных вопросов.
Навык OpenClaw сокращает количество токенов в дереве доступности с 600 тысяч до 1,3 тысячи.
Разработчик создал навык OpenClaw, который использует ранжирование элементов на основе машинного обучения для обрезки деревьев доступности, сокращая slickdeals.com с ~598 тыс. токенов до ~1,3 тыс. токенов, сохраняя только ~50 наиболее значимых интерактивных элементов.