Lista de Skills compatíveis com o LLM API Gateway

1. Skills compatíveis atualmente

2. guishu-gpt-image-2: Skill de geração de imagens com gpt-image-2

Instalar e atualizar

Confira se o publicador no ClawHub é quqi1599. A CLI atual recebe apenas o nome do Skill, sem prefixo de publicador. Para instalações existentes, use update; faça backup das alterações locais e não adicione --force por padrão.

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

Configurar a Key e verificar localmente

O script lê LLM_TOKEN_API_KEY e depois GUI_SHU_TOKEN_KEY. A versão 1.1.0 não usa mais OPENAI_API_KEY automaticamente. Se essa variável contém sua Key do LLM API Gateway, adicione explicitamente --key-env OPENAI_API_KEY. Não cole chaves no chat.

export LLM_TOKEN_API_KEY="YOUR_GUI_SHU_TOKEN"
python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/guishu-gpt-image-2/scripts/generate.py" \
  --prompt "Pôster de produto de uma caixa de som azul, fundo limpo, sem logotipos ou preços inventados" \
  --size 1024x1024 --quality high --n 1 --dry-run

--dry-run verifica entradas locais sem rede, leitura de Key ou gravação de arquivos. Remova a opção apenas quando quiser gerar uma imagem com cobrança. Prompts vazios são rejeitados.

Windows PowerShell

py -3 precisa selecionar Python 3.10+; use python se o launcher py não estiver disponível. As variáveis valem só na sessão atual do terminal; agentes iniciados separadamente precisam de configuração própria.

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 "Pôster de produto de uma caixa de som azul, fundo limpo, sem logotipos ou preços inventados" --dry-run

Editar referências e recuperar downloads

Repita --image para várias referências locais. Para edição com máscara, adicione --mask ./mask.png: a primeira imagem e a máscara devem ser PNGs do mesmo tamanho, e a máscara precisa de canal Alpha. As áreas transparentes indicam a região a editar. O limite por imagem é 50 MiB.

python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/guishu-gpt-image-2/scripts/generate.py" \
  --image ./product.png \
  --prompt "Alterar apenas o fundo para um estúdio cinza quente; preservar forma, cores e logotipo do produto" \
  --out-dir ./outputs/product-edit

Se a geração terminou, mas o download falhou, --resume busca apenas resultados existentes, sem Key nem nova geração. Ele não envia tarefas do lote ainda não iniciadas. Sem resposta salva ou com URL expirada, talvez não seja possível recuperar. Confira o uso após um timeout; não execute o lote inteiro novamente.

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

Arquivos e seleção do modelo

As imagens usam nomes numerados. state.json acompanha cada tarefa, response-NNN.json permite recuperação, request.json resume parâmetros e index.html exibe uma prévia local. Prompts só são salvos com --save-prompts. Use um diretório vazio para novas tarefas; uma imagem com falha não impede salvar outras válidas da mesma resposta.

O padrão continua sendo gpt-image-2; escolha explicitamente gpt-image-2.5-flare ou gpt-image-2.5-sunburst quando necessário. Acesso e cobrança dependem da conta. Os timeouts de socket de geração/download são 1200/120 segundos e podem ser ajustados; não garantem prazo de conclusão.

ClawHub · Guia completo de imagens · Aplicativo web

3. feishu-public-table-monitor: Skill de monitoramento de tabelas públicas do Feishu

feishu-public-table-monitor monitora páginas públicas e acessíveis do Feishu Wiki / documentos. Ela localiza a tabela de preços ou de modelos perto da seção especificada, detecta a data da versão, modelos adicionados ou removidos, alterações de multiplicador e mudanças de preço, e organiza essas alterações em um texto Markdown adequado para notificações a clientes ou envio pelo Telegram.

Para que ela é indicada

• Monitorar tabelas de preços de modelos: multiplicadores, preços por 1 milhão de Tokens e inclusão ou remoção de modelos.
• Monitorar listas de modelos: novos modelos, modelos removidos e alterações na padronização dos nomes.
• Monitorar tabelas públicas de produtos: planos, tarifas, listas de produtos e alterações em promoções.
• Integrar a tarefas agendadas: permanecer em silêncio quando nada mudar e gerar automaticamente uma notificação quando houver alterações.

Como instalar

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

Exemplo de chamada rápida

No primeiro uso, recomendamos imprimir o snapshot para confirmar que a tabela correta foi capturada.

Antes de executar o comando, ative no Feishu o compartilhamento público pela Internet do documento de destino. Depois, substitua PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE pela URL pública do Feishu. Links que exigem login não podem ser monitorados.

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 'Preços e cobrança dos modelos' \
  --print-snapshot

Depois de confirmar, execute novamente para criar a linha de base. Nas execuções periódicas seguintes, se nada mudar, a saída será NO_REPLY; se uma alteração for encontrada, será gerada uma notificação organizada em Markdown.

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 'Preços e cobrança dos modelos' \
  --title 'Atualização dos preços dos modelos do LLM API Gateway'

Fluxo de trabalho recomendado

1. Primeiro, use --print-snapshot para confirmar que a tabela foi capturada corretamente.
2. Execute normalmente uma vez para criar o snapshot local de referência.
3. Adicione a execução ao cron, a uma tarefa agendada do OpenClaw ou a uma tarefa do seu próprio Agent.
4. Não envie notificações quando a saída for NO_REPLY; quando houver uma saída em Markdown, encaminhe-a diretamente aos clientes ou grupos.

Documentos relacionados

• Lista de modelos: Lista de modelos
• Preços dos modelos e informações de cobrança: Guia de preços

4. Como usar após a instalação

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