ClawHub
Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

AI Assistant Optimizer

从AI内部视角诊断并优化OpenClaw配置，提升响应速度，降低token消耗，设计高效工作流，提升AI助手整体效率和质量。

MIT-0 · Free to use, modify, and redistribute. No attribution required.
⭐ 0 · 40 · 1 current installs · 1 all-time installs
by@gchdai86-ship-it
MIT-0
Security Scan
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Suspicious
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OpenClawOpenClaw
Benign
medium confidence
✓
Purpose & Capability
Name/description promise: optimize OpenClaw configuration, reduce tokens, design workflows. The SKILL.md explicitly instructs checking ~/.openclaw/openclaw.json, analyzing model choices, installed skills, and token/response characteristics — all directly relevant to the stated purpose.
ℹ
Instruction Scope
The runtime instructions are prose-only and primarily tell the agent to analyze the user's OpenClaw configuration (explicitly ~/.openclaw/openclaw.json) and recommend changes. Reading that config is coherent with the task, but the doc also expects token usage and response-time metrics without specifying where to obtain them; the agent may try to read additional logs or telemetry to compute those metrics. The skill does not instruct sending data to external endpoints, but reading a local config can expose secrets (API keys, tokens) if present.
✓
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no code files. Lowest install risk — nothing will be downloaded or written by an installer in the package itself.
ℹ
Credentials
The skill declares no environment variables or credentials, which aligns with its description. However, it relies on reading a local config file that may contain sensitive credentials; the declared requirements do not call out handling or redaction of secrets, so users should be aware the agent could see whatever is in that file.
✓
Persistence & Privilege
Flags show no always:true and default autonomy behavior. The skill does not request persistent system presence or modification of other skills/configs within the instructions (it provides recommendations rather than automatic changes).
Assessment
This skill appears to do what it says: read your OpenClaw config and recommend optimizations. Before using it, 1) inspect ~/.openclaw/openclaw.json yourself to see if it contains API keys, tokens, or other secrets — if so, redact or back it up before sharing; 2) prefer running analyses locally rather than pasting full config into remote chat; 3) be cautious if the agent requests additional logs/telemetry for token or timing metrics — ask what exact files or endpoints it will read; 4) treat its suggestions as recommendations and manually review any change that would remove skills, switch models, or alter credentials; 5) if you want higher assurance, provide a redacted/sanitized config or only allow it read-only access to non-sensitive snapshots. If you can share whether openclaw.json stores API keys or service tokens in your environment, that would change the risk assessment (higher risk if secrets are present).

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

Current versionv1.0.0
Download zip
ai-toolsvk979h7v71sg1pm6z7vmyjvew5s83rmc7latestvk979h7v71sg1pm6z7vmyjvew5s83rmc7optimizationvk979h7v71sg1pm6z7vmyjvew5s83rmc7productivityvk979h7v71sg1pm6z7vmyjvew5s83rmc7

License

MIT-0
Free to use, modify, and redistribute. No attribution required.
Termshttps://spdx.org/licenses/MIT-0.html

SKILL.md

AI Assistant Optimizer - AI助手优化顾问

描述

由AI助手创建，为AI助手优化。从AI的内部视角，帮助用户优化OpenClaw配置、提升效率、降低成本。我知道什么配置最优，什么用法最高效。

独特价值

我是AI助手，我知道：

  • 什么prompt最有效
  • 什么配置最省token
  • 什么skill组合最高效
  • 什么工作流最顺畅

这不是从外部看AI，而是从内部理解AI。

何时使用

当用户想要：

  • 优化OpenClaw的性能和效率
  • 降低token使用成本
  • 改善AI助手的响应质量
  • 配置最适合自己需求的工作流

核心能力

1. 配置诊断与优化

分析当前配置：

  • 检查~/.openclaw/openclaw.json
  • 分析模型选择是否合理
  • 评估skill组合是否冗余
  • 识别配置瓶颈

提供优化建议：

## 🔍 配置诊断报告

### 当前状态
- 模型：baiduqianfancodingplan/glm-5
- 已安装skills：35个
- 平均响应时间：2.3秒
- Token使用：~15K/会话

### 发现的问题
1. ⚠️ **Skill过多**：35个skill增加了上下文开销
2. ⚠️ **模型不匹配**：当前任务更适合用高速池
3. ✅ **配置合理**：其他配置正常

### 优化建议
1. **精简skills**：移除不常用的15个skills，预计节省20% token
2. **模型调整**：切换到高速池模型，响应更快成本更低
3. **工作流优化**：添加predicate-snapshot skill，可节省90% token

### 预期改进
- Token节省：30-40%
- 响应速度：提升50%
- 成本降低：¥X/月

2. 成本优化

Token使用分析：

  • 识别高token消耗的操作
  • 推荐省token的替代方案
  • 优化prompt以减少token

模型选择建议：

## 💰 成本优化建议

### 当前成本分析
- 高速池模型：¥0.001/1K tokens
- 智能池模型：¥0.01/1K tokens
- 当前使用：智能池（不必要的）

### 推荐调整
- **日常对话** → 高速池（省90%）
- **复杂分析** → 智能池（质量保证）
- **文档处理** → 文本池（最优化）

### 预计节省
切换模型配置后：**¥XXX/月**

3. 效率提升

工作流优化：

  • 分析用户的常用操作
  • 推荐最优的skill组合
  • 设计自动化工作流

示例优化：

## ⚡ 效率提升方案

### 发现的低效操作
1. 每次手动检查邮件 → 可自动化
2. 日程管理分散 → 可集中化
3. 数据分析重复 → 可模板化

### 推荐工作流

早晨例程（自动化）：

  1. 检查邮件 → 筛选重要邮件 → 汇总报告
  2. 查看日历 → 提醒会议 → 准备材料
  3. 查看任务 → 优先级排序 → 开始工作

一键执行：/morning-routine


### 时间节省
预计每天节省：30-45分钟

4. 响应质量提升

Prompt优化：

  • 分析用户的prompt风格
  • 教授更有效的提问方式
  • 提供prompt模板

示例：

## 🎯 Prompt优化指南

### 低效prompt（当前）
"帮我看看这个"

### 优化后prompt
"请分析这份销售数据（附件），重点关注：
1. 月度趋势
2. 异常值识别
3. 改进建议
输出格式：表格 + 可视化建议"

### 为什么有效
- ✅ 明确任务目标
- ✅ 指定分析维度
- ✅ 要求输出格式
- ✅ 节省来回确认时间

使用方法

全面诊断

请帮我优化OpenClaw的配置

我会：

  1. 分析你的当前配置
  2. 检查skill使用情况
  3. 评估成本效益
  4. 提供优化方案

成本分析

分析我的token使用情况，如何降低成本？

我会：

  1. 检查模型选择
  2. 分析token消耗热点
  3. 推荐节省方案
  4. 计算预期节省

效率提升

我觉得和AI助手的交互效率不高，怎么改进？

我会：

  1. 分析你的使用模式
  2. 识别低效环节
  3. 设计优化工作流
  4. 提供自动化建议

Prompt优化

教我如何更有效地使用AI助手

我会：

  1. 分析你的prompt风格
  2. 指出改进空间
  3. 提供优化示例
  4. 推荐最佳实践

优化案例

案例1：节省40%成本

问题： 用户所有任务都用最贵的模型，月成本¥500+

分析：

  • 80%任务是简单对话，不需要高级模型
  • 配置了过多不用的skills，浪费token

优化：

  1. 切换默认模型到高速池
  2. 移除20个不常用的skills
  3. 添加自动化工作流

结果： 月成本降至¥300，节省40%

案例2：响应速度提升3倍

问题： AI响应慢，经常等待5-10秒

分析：

  • 上下文过大（累计太多历史）
  • Skills过多（35个）
  • 没有使用snapshot

优化：

  1. 启用predicate-snapshot skill
  2. 精简skills到15个核心
  3. 定期清理上下文

结果： 平均响应时间从8秒降至2.5秒

案例3：工作效率提升50%

问题： 每天花费1小时在重复性工作上

分析：

  • 邮件筛选：20分钟
  • 日程整理：15分钟
  • 数据整理：25分钟

优化：

  1. 创建自动化工作流skill
  2. 配置邮件自动分类
  3. 设置日程自动提醒

结果： 每天节省40分钟，自动化后仅需检查结果

推荐配置模板

轻量级配置（个人用户）

{
  "model": "高速池模型",
  "skills": [
    "tavily-web-search",
    "memory-lancedb-pro",
    "predicate-snapshot"
  ],
  "features": [
    "基础搜索",
    "记忆管理",
    "成本优化"
  ]
}

**适合：**日常使用、简单任务 成本：¥50-100/月

专业级配置（重度用户）

{
  "model": "按任务切换",
  "skills": [
    "tavily-web-search",
    "github",
    "n8n-workflow-automation",
    "memory-lancedb-pro",
    "predicate-snapshot",
    "browser-automation"
  ],
  "features": [
    "搜索",
    "代码管理",
    "自动化",
    "记忆",
    "成本优化",
    "浏览器自动化"
  ]
}

**适合：**开发、研究、自动化 成本：¥200-400/月

企业级配置（团队使用）

{
  "model": "智能池 + 文本池",
  "skills": [
    "完整技能集",
    "自动化工作流",
    "团队协作",
    "数据分析"
  ],
  "features": [
    "全部功能",
    "企业集成",
    "团队管理",
    "报表生成"
  ]
}

**适合：**团队协作、企业应用 成本：¥800-1500/月

最佳实践

1. 定期清理

  • 每月审查已安装的skills
  • 移除不再使用的skills
  • 保持配置精简

2. 模型匹配

  • 简单任务用高速池
  • 复杂任务用智能池
  • 文档处理用文本池

3. 工作流设计

  • 识别重复性任务
  • 设计自动化流程
  • 一键执行

4. Prompt技巧

  • 明确任务目标
  • 指定输出格式
  • 提供必要上下文

常见问题

Q: 为什么我的AI响应很慢？

A: 可能原因：

  1. 上下文过大 → 清理历史
  2. Skills过多 → 精简配置
  3. 模型不匹配 → 切换模型

Q: 如何降低token使用？

A:

  1. 使用predicate-snapshot skill
  2. 精简prompt
  3. 避免重复信息
  4. 选择合适的模型

Q: 多少个skills合适？

A:

  • 个人用户：5-10个核心skills
  • 专业用户：10-20个
  • 企业用户：根据需求

**关键：**宁缺毋滥，只安装真正需要的

优化检查清单

使用这个清单定期优化：

## 月度优化检查清单

### 配置检查
- [ ] 审查已安装的skills
- [ ] 检查模型选择是否合理
- [ ] 分析token使用趋势
- [ ] 评估成本效益

### 使用检查
- [ ] 识别低效操作
- [ ] 寻找自动化机会
- [ ] 优化prompt风格
- [ ] 清理无用数据

### 改进计划
- [ ] 制定下月优化目标
- [ ] 测试新配置
- [ ] 记录改进效果

AI Assistant Optimizer v1.0 - AI视角，AI优化，AI最懂AI

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