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openclaw skills install @wangjiaocheng/free-model-config免费模型配置技能。配置和使用各种免费AI模型,包括文本生成、图像生成、视频生成等。支持多个平台的免费模型,如Agnes AI、智谱、商汤、小米、美团等。触发词:模型配置、免费模型、API配置、模型设置、AI模型、meta-skill-system。
openclaw skills install @wangjiaocheng/free-model-config本技能是免费AI模型配置的领域负载物,封装多个平台的免费模型配置和使用方法。
核心价值:将各种免费AI模型的配置流程标准化为可复用的领域负载物,使用户能够方便地配置和使用各种免费模型。
注意:图像生成和视频生成功能只能通过脚本
scripts/model_gen.py使用,不能通过配置使用。
| 维度 | 说明 | 影响 |
|---|---|---|
| 平台多样性 | 支持多个平台的免费模型 | 需要了解各平台的配置方式 |
| 能力差异 | 不同模型有不同的能力范围 | 需要根据需求选择合适的模型 |
| 配置复杂性 | 各平台的配置方式不同 | 需要标准化配置流程 |
| 更新频率 | 免费模型可能随时更新 | 需要及时更新配置信息 |
第一层:任务清单 + 依赖拓扑 → references/free-model-config-catalog.md
第二层:方法论要求清单 → references/free-model-config-requirements.md
第三层:方法论范本库 → references/free-model-config-exemplars.md
API Key 按以下优先级读取:
--api-key YOUR_KEYexport MODEL_API_KEY=YOUR_KEY~/.workbuddy/models.json 中对应模型的 apiKey 字段说明:不同模型的配置相互独立,用户可以根据需要配置多个模型。
本技能采用单步 IPO 执行形态:
输入(用户需求)→ 处理(模型选择 + 配置生成)→ 输出(配置信息)
管线模式:P1 基础闭环(S→C→A→O)
元操作映射:
Step 0 任务域协调:识别任务类型,选择执行路径
Step 1 领域校准:根据R1-R5规则进行领域特定推导
Step 2 三轴分解:将任务分解为执行轴、内容轴、创新轴
Step 3 管线编排与执行:按P1基础闭环模式执行
Step 4 整合交付:整合结果,生成最终输出
| 域 | 任务数 | 典型任务 |
|---|---|---|
| MF1 需求分析域 | 3 | 模型类型识别、使用场景分析、需求提取 |
| MF2 模型选择域 | 4 | 平台选择、能力匹配、配置生成、参数设置 |
| MF3 配置生成域 | 3 | API Key 生成、接口配置、模型配置 |
| MF4 配置应用域 | 3 | 配置导入、配置验证、配置更新 |
| MF5 使用指导域 | 2 | 使用方法说明、注意事项提醒 |
域间逻辑流:MF1 → MF2 → MF3 → MF4 → MF5
完整清单见 references/free-model-config-catalog.md。