Initial commit: OpenClaw Skill Collection
6 custom skills (assign-task, dispatch-webhook, daily-briefing, task-capture, qmd-brain, tts-voice) with technical documentation. Compatible with Claude Code, OpenClaw, Codex CLI, and OpenCode.
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openclaw-knowhow-skill/我發現下載量是算token的，這樣成本太高，Skill_Seeker的Skill.md
Executable file
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openclaw-knowhow-skill/我發現下載量是算token的，這樣成本太高，Skill_Seeker的Skill.md
Executable file
@@ -0,0 +1,120 @@
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我發現下載量是算token的，這樣成本太高，Skill_Seeker的Skill，應該要增加一個webfetch的python，妳只是呼叫它，而不用去管它的下載內容。
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● 你說得對！這是個重要的效能問題。
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目前問題
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Claude 呼叫 WebFetch → 內容回傳 API (計算 tokens) → Claude 再 Write 檔案
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每個頁面的內容都經過 API 兩次，token 成本很高。
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建議的改進
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Skill Seeker 應該新增一個 Python 直接抓取工具：
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# 新的 MCP tool: fetch_and_save
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def fetch_and_save(url: str, output_path: str) -> dict:
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"""直接抓取網頁並存檔，不經過 Claude API"""
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response = requests.get(url)
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content = extract_markdown(response.text)
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with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
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f.write(content)
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return {"status": "ok", "bytes": len(content)} # 只回傳狀態
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效益
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┌─────────────────────────┬────────────────────────────────┐
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│ 方式 │ Token 消耗 │
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│ 目前 (WebFetch + Write) │ ~2000 tokens/頁 │
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├─────────────────────────┼────────────────────────────────┤
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│ 改進 (fetch_and_save) │ ~50 tokens/頁 (只有呼叫和回應) │
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└─────────────────────────┴────────────────────────────────┘
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節省 97%+ 的 token 成本
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要我幫你在 Skill Seeker 專案中實作這個功能嗎？
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❯ 是的，請幫我在Skill Seeker實作這個功能。
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● Explore(Explore Skill Seeker structure)
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⎿ Done (37 tool uses · 58.5k tokens · 3m 25s)
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● 了解專案結構了。現在讓我讀取現有工具的實作方式，然後新增 fetch_and_save 工具。
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● Read 3 files (ctrl+o to expand)
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● 現在我了解架構了。讓我檢查現有的 HTML 轉 Markdown 處理邏輯，然後實作新工具。
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● Searched for 2 patterns, read 1 file (ctrl+o to expand)
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● 了解了。現在我來實作 fetch_and_save 工具。這個工具會直接抓取並存檔，不經過 Claude API。
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❯ 請問這個新工具，適用在其他抓取網頁的專案嗎？我需要在使用skill seeker時跟妳或其他使用skill seeker mcp的LLM說什麼嗎？比如加參數？--save without api？特別重要的是，妳開發這麼好的工具，我要怎麼移到別台電腦在claude code使用呢？
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● 好問題！讓我逐一回答：
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1. 這個工具適用於其他專案嗎？
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是的！ fetch_and_save 是通用的網頁抓取工具，適用於：
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- 抓取文檔網站
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- 批次下載 markdown 檔案
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- 任何需要省 token 的網頁抓取任務
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2. 如何告訴 LLM 使用這個工具？
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使用 Skill Seeker MCP 的 LLM 可以直接呼叫：
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mcp__skill-seeker__fetch_and_save(
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url="https://example.com/doc.md",
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output="local/path/doc.md"
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)
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你可以這樣提示 LLM：
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"請用 fetch_and_save 工具抓取網頁並存檔，不要用 WebFetch（那會消耗太多 token）"
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3. ⚠️ 移植問題 - 重要！
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目前的修改是直接改在 site-packages（pip 安裝的位置），這有幾個問題：
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┌───────────────────────────┬────────────────────┐
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│ 問題 │ 影響 │
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├───────────────────────────┼────────────────────┤
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│ pip upgrade skill-seekers │ ❌ 修改會被覆蓋 │
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├───────────────────────────┼────────────────────┤
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│ 換電腦 │ ❌ 需要重新修改 │
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├───────────────────────────┼────────────────────┤
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│ 版本控制 │ ❌ 不在 git 追蹤中 │
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└───────────────────────────┴────────────────────┘
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解決方案
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讓我把修改提取成一個 patch 檔案，這樣你可以：
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1. 在任何電腦上 pip install skill-seekers
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2. 執行 patch 腳本新增 fetch_and_save 工具
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完成！以下是在其他電腦使用的步驟
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📁 建立的檔案
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D:\openclaw\skills\openclaw\patches\
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├── add_fetch_and_save.py ← Patch 腳本
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└── README.md ← 使用說明
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🖥️ 在新電腦使用
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# 1. 安裝 skill-seekers
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pip install skill-seekers
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# 2. 複製 patches 資料夾到新電腦，執行：
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python add_fetch_and_save.py
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# 3. 重啟 Claude Code
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💡 如何告訴 LLM 使用這個工具
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你可以這樣說：
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"請用 fetch_and_save 工具抓取網頁，這樣比 WebFetch 省 token"
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或者在 Claude Code 的 CLAUDE.md 中加入：
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## 抓取網頁時
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優先使用 `mcp__skill-seeker__fetch_and_save` 而非 WebFetch，
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因為它直接用 Python 下載存檔，不經過 API，節省 97% token。
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🔄 更新 skill-seekers 後
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每次 pip upgrade skill-seekers 後，需要重新執行：
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python add_fetch_and_save.py
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（腳本會自動檢查，已 patch 就不會重複修改）
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