Навык OpenClaw 'Советы в ожидании' показывает обучающие подсказки во время ожидания ответа ИИ.
Навык 'Waiting Tips' для OpenClaw решает распространённую проблему ожидания 5-10 секунд ответа ИИ на платформах для обмена сообщениями. Когда пользователь отправляет сообщение, навык немедленно отправляет обратно случайную обучающую подсказку, чтобы заполнить это мёртвое время полезным контентом.
Ключевые особенности
Навык включает 75 двуязычных подсказок на китайском и английском языках, организованных в пять категорий:
- Взаимодействие с ИИ
- Инженерия промптов
- Функции OpenClaw
- Продуктивность
- Мудрость
Примеры подсказок, упомянутых в источнике:
- Цепочка рассуждений: заставьте ИИ думать шаг за шагом
- Несколько примеров лучше, чем промпты без примеров
- Качество вывода ИИ = качество вашего ввода
Установка и совместимость
Установите навык с помощью:
clawhub install waiting-tipsНавык работает в Telegram, Feishu/Lark, WhatsApp, Discord, Slack и на любой другой платформе, которую поддерживает OpenClaw. Не требуется настройки на стороне клиента.
Вклад и исходный код
Внести вклад в коллекцию подсказок просто: добавьте одну строку в текстовый файл в директории tips/ и откройте pull request. Исходный код доступен на GitHub по адресу github.com/dongsheng123132/openclaw-waiting-tips.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также
/compress-architecture: Умение агента по устранению избыточного проектирования
Новое умение агента под названием /compress-architecture проверяет кодовые базы на наличие спекулятивных слоев, транзитных модулей и дублирующихся концепций, защищая при этом реальные границы доменов и публичные API.
Cull: Движок курирования наборов данных с открытым исходным кодом для конвейеров изображений ИИ
Cull собирает изображения из 340+ источников, включая Civitai, X/Twitter, Reddit, Discord и booru-сайты, классифицирует их с помощью multimodal модели через локальный LM Studio или Groq и сортирует в папки по категориям с SD-промптами и аудитом.
Attesor: Обратная разработка на основе ИИ Rosetta 2 для виртуальной машины Linux
Attesor — это проект на GitHub, который использует искусственный интеллект для реверс-инжиниринга технологии бинарной трансляции Apple Rosetta 2. Цель проекта — задокументировать её архитектуру и, возможно, обеспечить трансляцию x86_64 в ARM64 на виртуальных машинах Linux.
Prefex: Локальный прокси для кода Claude, автоматизирующий кэширование промптов и управление памятью сессий
Prefex — это локальный прокси, который находится между Claude Code и API Anthropic, автоматически добавляя заголовок, необходимый для бета-функции кэширования промптов Anthropic. Он также реализует сессионную память, чтобы избежать повторной отправки полной истории разговора, и включает маршрутизатор моделей для оптимизации затрат.