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Selig 4c966a3ad2 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.

2026-03-13 10:58:30 +08:00

4.2 KiB

Executable File

Raw Permalink Blame History

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

專案目標

將 OpenClaw 官方文檔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。

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

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：

# 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：

pip install skill-seekers
python add_fetch_and_save.py
# 重啟 Claude Code

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/

下一步

利用抓取的文檔建立完整的 OpenClaw Claude Skill
將 fetch_and_save 工具提交 PR 到 Skill Seeker 上游專案
持續更新文檔（重新執行抓取腳本即可）

經驗總結

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
平行代理可加速抓取，但需注意 API 配額限制
建立 patch 腳本確保工具可在其他環境重現
llms.txt 文件可快速獲取網站完整頁面清單

Generated with Claude Code (Opus 4.5) on 2024-02-09

4.2 KiB Executable File Raw Permalink Blame History Unescape Escape