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 文檔抓取專案總結
**日期**: 2024-02-09
**專案**: OpenClaw AI Agent 平台文檔本地化
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## 專案目標
將 [OpenClaw 官方文檔](https://docs.openclaw.ai/) 完整抓取並按章節組織存入本地,建立離線可用的文檔資料庫,為後續製作 Claude Skill 做準備。
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## 完成成果
### 文檔抓取統計
| 章節 | 檔案數 | 說明 |
|------|--------|------|
| get-started | 11 | 快速開始、安裝設定 |
| channels | 18 | WhatsApp、Telegram、Discord 等通訊整合 |
| agents | 5 | Agent 運行時、多代理路由 |
| tools | 18 | 瀏覽器控制、Skills、CLI 工具 |
| models | 13 | Anthropic、OpenAI、OpenRouter 等模型供應商 |
| help | 3 | FAQ、故障排除 |
| infrastructure/gateway | 28 | Gateway 架構、設定、安全性 |
| infrastructure/install | 9 | Docker、Nix、Ansible 安裝方式 |
| infrastructure/nodes | 7 | 音訊、相機、語音喚醒 |
| infrastructure/web | 4 | Control UI、Dashboard、WebChat |
| infrastructure/automation | 6 | Cron、Webhook、Gmail PubSub |
| infrastructure/platforms | 29 | macOS、iOS、Android、Windows、Linux |
| infrastructure/其他 | 18 | Hooks、Plugins、Security 等 |
| reference/cli | 36 | 完整 CLI 命令參考 |
| reference/concepts | 27 | 核心概念Session、Memory、Streaming 等 |
| reference/其他 | 5 | Credits、RPC、測試 |
**總計: 237 個 Markdown 檔案825 KiB**
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## 技術突破fetch_and_save 工具
### 問題發現
使用 WebFetch 抓取網頁時,內容需經過 Claude API 傳輸,每頁消耗約 2000 tokens。抓取 200+ 頁文檔將消耗大量 token 配額。
### 解決方案
為 Skill Seeker MCP 開發了 `fetch_and_save` 工具:
```python
# 直接用 Python httpx 下載並存檔,不經過 Claude API
fetch_and_save(
url="https://docs.example.com/guide.md",
output="docs/guide.md"
)
# 批次模式
fetch_and_save(urls=[
{"url": "https://...", "output": "..."},
{"url": "https://...", "output": "..."}
])
```
### 效益比較
| 方式 | Token 消耗/頁 | 200 頁總消耗 |
|------|--------------|-------------|
| WebFetch + Write | ~2,000 | 400,000 |
| **fetch_and_save** | **~50** | **10,000** |
**節省 97.5% 的 token 成本!**
### 修改的檔案
```
skill_seekers/mcp/tools/scraping_tools.py ← 新增 fetch_and_save_tool
skill_seekers/mcp/tools/__init__.py ← 導出新工具
skill_seekers/mcp/server_fastmcp.py ← 註冊 MCP 工具
```
### 可攜性解決方案
建立了 patch 腳本,可在任何電腦上快速部署:
```
patches/
├── add_fetch_and_save.py ← 自動 patch 腳本
└── README.md ← 使用說明
```
使用方式:
```bash
pip install skill-seekers
python add_fetch_and_save.py
# 重啟 Claude Code
```
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## 專案結構
```
D:\openclaw\skills\openclaw\
├── SKILL.md ← 原有的 OpenClaw Skill 文檔
├── Summarize-0209.md ← 本次工作總結
├── patches/
│ ├── add_fetch_and_save.py ← Skill Seeker patch 腳本
│ └── README.md
└── docs/ ← 抓取的完整文檔 (237 檔案)
├── get-started/
├── channels/
├── agents/
├── tools/
├── models/
├── help/
├── infrastructure/
│ ├── gateway/
│ ├── install/
│ ├── nodes/
│ ├── web/
│ ├── automation/
│ ├── platforms/
│ │ └── mac/
│ ├── hooks/
│ ├── plugins/
│ └── security/
└── reference/
├── cli/
└── concepts/
```
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## 下一步
1. 利用抓取的文檔建立完整的 OpenClaw Claude Skill
2.`fetch_and_save` 工具提交 PR 到 Skill Seeker 上游專案
3. 持續更新文檔(重新執行抓取腳本即可)
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## 經驗總結
1. **批次抓取文檔時,應避免讓內容經過 LLM API** — 直接用 Python 處理更高效
2. **平行代理可加速抓取**,但需注意 API 配額限制
3. **建立 patch 腳本**確保工具可在其他環境重現
4. **llms.txt 文件**可快速獲取網站完整頁面清單
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*Generated with Claude Code (Opus 4.5) on 2024-02-09*