Danh sách Skills được LLM API Gateway hỗ trợ

I. Các Skills hiện đang được hỗ trợ

II. guishu-gpt-image-2: Skill tạo ảnh gpt-image-2

Cài đặt và cập nhật

Kiểm tra nhà phát hành trên ClawHub là quqi1599. CLI hiện tại chỉ nhận tên Skill, không kèm tiền tố nhà phát hành. Bản đã cài dùng lệnh update bên dưới; sao lưu sửa đổi cục bộ trước và không mặc định thêm --force.

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

Cấu hình Key và kiểm tra cục bộ

Script đọc LLM_TOKEN_API_KEY, sau đó GUI_SHU_TOKEN_KEY. Phiên bản 1.1.0 không tự dùng OPENAI_API_KEY nữa. Nếu biến đó thực sự chứa Key LLM API Gateway, hãy thêm rõ --key-env OPENAI_API_KEY. Không dán Key vào cuộc trò chuyện.

export LLM_TOKEN_API_KEY="YOUR_GUI_SHU_TOKEN"
python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/guishu-gpt-image-2/scripts/generate.py" \
  --prompt "Áp phích sản phẩm loa màu xanh, nền sạch, không thêm logo hoặc giá không có thật" \
  --size 1024x1024 --quality high --n 1 --dry-run

--dry-run kiểm tra đầu vào cục bộ, không truy cập mạng, đọc Key hay ghi tệp. Chỉ bỏ tùy chọn khi muốn tạo ảnh có tính phí. Prompt trống bị từ chối.

Windows PowerShell

py -3 phải chọn Python 3.10+; dùng python nếu không có trình khởi chạy py. Các biến chỉ có hiệu lực trong phiên terminal hiện tại; Agent khởi chạy riêng cần cấu hình môi trường riêng.

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 "Áp phích sản phẩm loa màu xanh, nền sạch, không thêm logo hoặc giá không có thật" --dry-run

Sửa ảnh tham chiếu và khôi phục tải xuống

Lặp lại --image để cung cấp nhiều ảnh tham chiếu cục bộ. Thêm --mask ./mask.png để sửa theo mặt nạ: ảnh đầu tiên và mặt nạ phải là PNG cùng kích thước, mặt nạ cần kênh Alpha. Vùng trong suốt là vùng cần sửa. Mỗi ảnh tối đa 50 MiB.

python3 "$HOME/.openclaw/workspace/skills/guishu-gpt-image-2/scripts/generate.py" \
  --image ./product.png \
  --prompt "Chỉ đổi nền thành studio xám ấm; giữ nguyên hình dáng, màu sắc và logo sản phẩm" \
  --out-dir ./outputs/product-edit

Nếu đã tạo ảnh nhưng tải thất bại, --resume chỉ lấy kết quả hiện có, không cần Key và không tạo lại ảnh. Nó không gửi các tác vụ hàng loạt chưa bắt đầu. Không có phản hồi đã lưu hoặc URL đã hết hạn thì có thể không khôi phục được. Hãy kiểm tra mức sử dụng sau timeout; không chạy lại toàn bộ lô.

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

Tệp kết quả và chọn mô hình

Ảnh được lưu theo số thứ tự. state.json ghi trạng thái tác vụ, response-NNN.json phục vụ khôi phục, request.json tóm tắt tham số và index.html xem trước cục bộ. Chỉ lưu prompt khi thêm --save-prompts. Tác vụ mới dùng thư mục trống; một ảnh lỗi không cản lưu các ảnh hợp lệ khác trong cùng phản hồi.

Mặc định vẫn là gpt-image-2; có thể chọn rõ gpt-image-2.5-flare hoặc gpt-image-2.5-sunburst. Quyền truy cập và chi phí phụ thuộc tài khoản. Timeout socket tạo/tải mặc định là 1200/120 giây, có thể điều chỉnh nhưng không bảo đảm thời gian hoàn thành.

ClawHub · Hướng dẫn ảnh đầy đủ · Ứng dụng web

III. feishu-public-table-monitor: Skill giám sát bảng công khai Feishu

feishu-public-table-monitor dùng để giám sát các trang Wiki / tài liệu Feishu có thể truy cập công khai. Nó sẽ định vị bảng giá hoặc bảng model gần phần tiêu đề đã chỉ định, phát hiện ngày phiên bản, việc thêm/xóa model, thay đổi hệ số và thay đổi giá, rồi sắp xếp các thay đổi đó thành nội dung Markdown phù hợp để thông báo cho khách hàng hoặc đẩy lên Telegram.

Phù hợp để làm gì

• Giám sát bảng giá model: hệ số, giá cho mỗi 1 triệu Tokens, model lên/xuống kệ.
• Giám sát danh sách model: model mới, model bị xóa, thay đổi về quy chuẩn tên model.
• Giám sát bảng sản phẩm công khai: gói dịch vụ, biểu phí, danh mục hàng hóa, thay đổi thông tin hoạt động.
• Kết nối với tác vụ định kỳ: không có thay đổi thì im lặng, có thay đổi thì tự động tạo thông báo.

Cách cài đặt

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

Ví dụ gọi nhanh

Lần đầu sử dụng, khuyến nghị in snapshot trước để xác nhận rằng bảng được lấy là đúng bảng cần giám sát.

Trước khi chạy lệnh, hãy bật chia sẻ công khai trên Internet cho tài liệu đích trong Feishu. Sau đó thay PASTE_YOUR_PUBLIC_FEISHU_DOC_URL_HERE bên dưới bằng URL Feishu công khai. Không thể giám sát liên kết yêu cầu đăng nhập.

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 'Giá model và cách tính phí' \
  --print-snapshot

Sau khi xác nhận chính xác, hãy chạy thêm một lần để thiết lập baseline. Khi chạy định kỳ về sau, nếu không có thay đổi thì sẽ xuất NO_REPLY; nếu phát hiện có thay đổi thì sẽ xuất ra thông báo Markdown đã được sắp xếp sẵn.

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 'Giá model và cách tính phí' \
  --title 'Cập nhật giá model của LLM API Gateway'

Quy trình làm việc được khuyến nghị

1. Trước tiên dùng --print-snapshot để xác nhận bảng được lấy là chính xác.
2. Chạy bình thường một lần để tạo snapshot baseline cục bộ.
3. Gắn vào cron, tác vụ định kỳ của OpenClaw hoặc tác vụ Agent của riêng bạn.
4. Khi đầu ra là NO_REPLY thì không đẩy thông báo; khi đầu ra là Markdown thì gửi trực tiếp cho khách hàng hoặc nhóm chat.

Tài liệu liên quan

• Danh sách model: Danh sách mô hình
• Giải thích giá model và cách tính phí: Hướng dẫn giá

IV. Sau khi cài đặt thì dùng thế nào

Để biết thêm về model, giá và mô tả giao diện, hãy quay lại hướng dẫn chính để xem tiếp.