Liste des Skills pris en charge par LLM API Gateway

I. Skills actuellement pris en charge

II. guishu-gpt-image-2 : Skill de génération d’images avec gpt-image-2

Installation et mise à jour

Vérifiez que l’éditeur ClawHub est quqi1599. La CLI actuelle attend le nom du Skill sans préfixe d’éditeur. Pour une installation existante, utilisez update ; sauvegardez les modifications locales et n’ajoutez pas --force par défaut.

npx --yes clawhub@latest --workdir ~/.openclaw/workspace install guishu-gpt-image-2 --version 1.1.0
npx --yes clawhub@latest --workdir ~/.openclaw/workspace update guishu-gpt-image-2 --version 1.1.0

Configurer la Key et vérifier localement

Le script lit LLM_TOKEN_API_KEY, puis GUI_SHU_TOKEN_KEY. La version 1.1.0 n’utilise plus automatiquement OPENAI_API_KEY. Si cette variable contient votre Key LLM API Gateway, ajoutez explicitement --key-env OPENAI_API_KEY. Ne collez pas de clés dans le chat.

export LLM_TOKEN_API_KEY="YOUR_GUI_SHU_TOKEN"
python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/guishu-gpt-image-2/scripts/generate.py" \
  --prompt "Affiche produit d’une enceinte bleue, fond épuré, sans logo ni prix inventés" \
  --size 1024x1024 --quality high --n 1 --dry-run

--dry-run valide les entrées locales sans réseau, sans lecture de Key et sans écriture de fichiers. Retirez cette option uniquement pour lancer une génération facturable. Les prompts vides sont refusés.

Windows PowerShell

py -3 doit sélectionner Python 3.10+ ; utilisez python si le lanceur py est absent. Les variables ne s’appliquent qu’au terminal actuel ; un agent lancé séparément doit être configuré dans son propre environnement.

npx --yes clawhub@latest --workdir "$env:USERPROFILE\.openclaw\workspace" install guishu-gpt-image-2 --version 1.1.0
$env:LLM_TOKEN_API_KEY = "YOUR_GUI_SHU_TOKEN"
$imageSkill = Join-Path $env:USERPROFILE '.openclaw\workspace\skills\guishu-gpt-image-2\scripts\generate.py'
py -3 $imageSkill --prompt "Affiche produit d’une enceinte bleue, fond épuré, sans logo ni prix inventés" --dry-run

Retouche avec référence et reprise des téléchargements

Répétez --image pour plusieurs références locales. Ajoutez --mask ./mask.png pour une retouche masquée : la première image et le masque doivent être des PNG de mêmes dimensions, et le masque doit avoir un canal Alpha. Les zones transparentes désignent la région à modifier. Chaque image est limitée à 50 MiB.

python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/guishu-gpt-image-2/scripts/generate.py" \
  --image ./product.png \
  --prompt "Remplacer uniquement le fond par un studio gris chaud ; conserver la forme, les couleurs et le logo du produit" \
  --out-dir ./outputs/product-edit

Si la génération a réussi mais pas le téléchargement, --resume récupère uniquement les résultats existants, sans Key ni nouvelle génération. Les tâches du lot non commencées ne sont pas envoyées. Sans réponse enregistrée ou si l’URL a expiré, la récupération peut être impossible. Vérifiez l’utilisation après un délai dépassé ; ne relancez pas tout le lot.

python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/guishu-gpt-image-2/scripts/generate.py" --resume ./outputs/product-edit --json

Fichiers produits et choix du modèle

Les images portent des noms numérotés. state.json suit chaque tâche, response-NNN.json permet la reprise, request.json résume les paramètres et index.html affiche un aperçu local. Les prompts ne sont enregistrés qu’avec --save-prompts. Utilisez un dossier vide pour une nouvelle tâche ; une image défectueuse ne bloque pas les autres images valides de la même réponse.

Le modèle par défaut reste gpt-image-2 ; choisissez explicitement gpt-image-2.5-flare ou gpt-image-2.5-sunburst si nécessaire. L’accès et les frais dépendent du compte. Les délais socket de génération/téléchargement sont de 1200/120 secondes, configurables, sans garantie de délai d’exécution.

ClawHub · Guide complet des images · Application web

III. feishu-public-table-monitor : Skill de surveillance des tableaux Feishu publics

feishu-public-table-monitor surveille les pages Wiki ou les documents Feishu accessibles publiquement. Il localise le tableau de prix ou de modèles à proximité de la section indiquée, détecte les changements de date de version, l’ajout ou la suppression de modèles, ainsi que les évolutions de coefficients et de prix, puis prépare un texte Markdown adapté à une notification client ou à un envoi sur Telegram.

À quels usages convient-il ?

• Surveiller un tableau de prix des modèles : coefficients, prix par million de Tokens et ajout ou retrait des modèles.
• Surveiller une liste de modèles : nouveaux modèles, modèles supprimés et normalisation de leurs noms.
• Surveiller un tableau public de produits : offres, tarifs, catalogue et changements concernant les promotions.
• L’intégrer à une tâche planifiée : rester silencieux en l’absence de changement et générer automatiquement une notification lorsqu’un changement est détecté.

Installation

npx --yes clawhub@latest --workdir ~/.openclaw/workspace install feishu-public-table-monitor --version 1.0.5

Exemple d’appel rapide

Lors de la première utilisation, affichez d’abord l’instantané pour vérifier que le bon tableau a été récupéré.

Avant d’exécuter la commande, activez dans Feishu le partage public sur Internet du document cible. Remplacez ensuite PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE par son URL Feishu publique. Les liens nécessitant une connexion ne peuvent pas être surveillés.

FEISHU_PUBLIC_DOC_URL='PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE'
python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/feishu-public-table-monitor/scripts/monitor_feishu_price_table.py" \
  "$FEISHU_PUBLIC_DOC_URL" \
  --section-title 'Prix des modèles et facturation' \
  --print-snapshot

Après vérification, exécutez de nouveau la commande pour créer la référence initiale. Lors des exécutions planifiées suivantes, NO_REPLY est renvoyé en l’absence de changement ; si une modification est détectée, une notification Markdown déjà structurée est produite.

FEISHU_PUBLIC_DOC_URL='PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE'
python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/feishu-public-table-monitor/scripts/monitor_feishu_price_table.py" \
  "$FEISHU_PUBLIC_DOC_URL" \
  --section-title 'Prix des modèles et facturation' \
  --title 'Mise à jour des prix des modèles du LLM API Gateway'

Flux de travail recommandé

1. Commencez par utiliser --print-snapshot afin de vérifier que le bon tableau est récupéré.
2. Exécutez ensuite normalement la commande une fois pour créer l’instantané de référence local.
3. Ajoutez-la à cron, à une tâche planifiée OpenClaw ou à une tâche de votre propre agent.
4. N’envoyez rien lorsque la sortie est NO_REPLY ; si la sortie est au format Markdown, transmettez-la directement aux clients ou dans le groupe de discussion.

Documents associés

• Liste des modèles : Liste des modèles
• Prix des modèles et règles de facturation : Guide tarifaire

IV. Utiliser les Skills après leur installation

Pour en savoir plus sur les modèles, les prix et l’API, revenez au guide principal.