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Ai Chat Enhancer

Prompts

Enhances LLM chat by managing conversation history, caching responses, templating prompts, counting tokens, and tracking usage for efficient interactions.

Install

openclaw skills install ai-chat-enhancer

Skill: ai-chat-enhancer

AI聊天增强器 - 提升LLM交互体验的工具集

功能范围

  • 源文件: ai_chat_enhancer.py (426行, 14208B)
  • 复杂度: high
  • 入口: CLI (main), main

归属管理

  • 归属核心：do-expand

用法

py ai_chat_enhancer.py

from ai_chat_enhancer import main
result = main()

函数

  • main() — 命令行入口函数
  • add_to_history(self, role, content, metadata) — 添加对话到历史记录 Args: role: 角色 (user/assistant/system) content: 对话内容 meta
  • get_history(self, limit, reverse) — 获取对话历史 Args: limit: 返回的条数限制 reverse: 是否倒序返回（最新的在前） Returns: 对话
  • clear_history(self) — 清空对话历史
  • count_tokens(self, text) — 计算文本的token数量 Args: text: 要计算的文本 Returns: token数量
  • get_conversation_token_count(self) — 获取整个对话历史的token总数 Returns: 总token数
  • cache_response(self, prompt, model, response, ttl_hours) — 缓存LLM响应 Args: prompt: 提示词 model: 使用的模型名称 response: LLM的响应 ttl_h
  • get_cached_response(self, prompt, model) — 获取缓存的响应 Args: prompt: 提示词 model: 模型名称 Returns: 缓存的响应（如果存在且未过期）
  • clear_cache(self) — 清空响应缓存
  • add_template(self, name, template) — 添加提示词模板 Args: name: 模板名称 template: 模板内容（支持{变量名}格式的占位符）
  • get_template(self, name) — 获取提示词模板 Args: name: 模板名称 Returns: 模板内容，如果不存在则返回None
  • list_templates(self) — 列出所有可用的模板名称 Returns: 模板名称列表
  • render_template(self, name) — 渲染提示词模板 Args: name: 模板名称 **kwargs: 用于替换模板中占位符的变量 Returns: 渲染后的
  • get_stats(self) — 获取使用统计信息 Returns: 包含各种统计数据的字典

类

  • ChatEnhancer — (无说明)

依赖

argparse, tiktoken

触发场景

  • 提升LLM交互效率：通过提示词模板和响应缓存减少重复输入和等待时间
  • 对话管理：维护和查看对话历史，便于上下文连续性和信息检索
  • 成本控制：通过token计数监控使用量，避免超额消费
  • 开发调试：测试不同提示词和模型组合的效果
  • 团队协作：共享提示词模板和对话历史，提高工作效率

联动

  • 归属于 do-expand 管理
  • 可与 think-expand 联动：为复杂问题提供思考链和推理增强
  • 可与 learn-expand 联动：将对话历史用于个性化模型微调和知识积累
  • 可与 see-expand 联动：将token使用情况和对话统计可视化
  • 可与 hear-expand 联动：支持语音输入输出的AI对话增强

Base directory: file:///C:\Users\pc.config\opencode\skills/ai-chat-enhancer

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学习时间: 2026-06-01 20:56

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融合来源: ai-chat-enhancer-0f5a92-ee0c4d-0ab048-ba1338

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融合时间: 自动合并

学习时间: 2026-06-02 09:11

  • Chat2DB: Chat2DB使用教程
  • 成富_Alex: Chat Agent UI，类似 ChatGPT 的聊天界面，测试 Spring AI 应用
  • 氧-API: 满血Chat GPT5.5每百万输入只需0.42元，image2生图每次只需9分3厘钱？带你保姆级解锁性价比 AI 中转站！

ai-chat-enhancer-0f5a92-ee0c4d-0ab048

从 @成富_Alex 的视频中学到的技能 关键词: Chat, Agent, UI, 类似, ChatGPT, 的聊天界面, 测试, Spring

描述

Chat Agent UI，类似 ChatGPT 的聊天界面，测试 Spring AI 应用

操作步骤

  1. 理解核心概念: ai-chat-enhancer-0f5a92-ee0c4d-0ab048
  2. 掌握关键技巧: Chat, Agent, UI, 类似
  3. 参考案例: 成富_Alex 的演示
  4. 动手实践并迭代

参考来源

  • 作者: @成富_Alex
  • 学习时间: 2026-06-02 07:59
  • 领域标签: creative

触发场景

  • 用户说"ai-chat-enhancer-0f5a92-ee0c4d-0ab048"
  • 用户说"Chat"
  • 用户需要ai-chat-enhancer-0f5a92-ee0c4d-0ab048相关帮助

融合来源: ai-chat-enhancer-0f5a92-ee0c4d

融合时间: 自动合并

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学习时间: 2026-06-02 07:52

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融合来源: ai-chat-enhancer-0f5a92-ee0c4d-0ab048

融合时间: 自动合并

学习时间: 2026-06-02 07:59

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ai-chat-enhancer-0f5a92

从 @nigo81 的视频中学到的技能 关键词: marginnote, MN, chat, 插件, 可以使用AI了

描述

marginnote MN chat 插件（可以使用AI了）

操作步骤

  1. 理解核心概念: ai-chat-enhancer-0f5a92
  2. 掌握关键技巧: marginnote, MN, chat, 插件
  3. 参考案例: nigo81 的演示
  4. 动手实践并迭代

参考来源

  • 作者: @nigo81
  • 学习时间: 2026-06-01 21:07
  • 领域标签: tool

触发场景

  • 用户说"ai-chat-enhancer-0f5a92"
  • 用户说"marginnote"
  • 用户需要ai-chat-enhancer-0f5a92相关帮助

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