GitHub 仓库信任评分与尽职调查。当需要分析、审计、评分或评估任何 GitHub 仓库时使用——尤其适用于加密货币/去中心化金融项目尽职调查，判断仓库是否合法、评估代码质量、验证团队可信度或对比多个仓库。也支持处理包含 GitHub 链接的 X/Twitter 链接，自动提取并分析推文中的仓库。触发词包括：“分析这个仓库”“这个是否合法”“检查这个 GitHub”“信任评分”“审计这个项目”“仓库质量”“批量扫描仓库”“分析这条推文”。此外，当用户粘贴包含 GitHub 链接的 X/Twitter 链接时，会自动触发，无需明确输入“分析”指令。若由推文触发，必须在分析前包含推文原文及上下文。不可用于通用 GitHub 浏览、阅读 README 或无分析目的的克隆仓库。

OpenClaw 技能：本地 PrusaLink CLI（curl 封装），支持通过 Digest 认证（用户名/密码）或可选的 X-Api-Key 进行状态查询、上传和打印

使用 Google Gemini 多模态 AI 分析视频。从任意网址（如 Loom、YouTube、TikTok、Vimeo、Twitter/X、Instagram 及 1000 多个网站）下载视频，获取字幕、描述和问题答案。当需要观看、分析、总结或转录视频，或回答有关视频内容的问题时使用。当收到视频链接或涉及视频理解的请求时自动触发。

获取全球任意城市或坐标当前的天气、逐小时和每日预报。当用户询问天气、温度、降雨、降雪、风速、日出日落、紫外线、湿度或气压，或想知道是否需要带伞时使用。

使用 volcengine 的 video_generate.py 脚本生成视频时，需提供文件名和提示词，可选提供首帧图片（URL 或本地路径）

通过解析 window.__INITIAL_STATE__ 从小红书分享或发现链接中提取元数据，并返回笔记详情。当需要从公开的小红书链接获取页面内容、笔记元数据、视频信息或互动数据时使用。

使用AI模型生成专业广告图像，模型手持或身着产品 ✅ 适用场景： - 图像中需包含人物/模特并展示产品 - 制作时尚广告、产品推广或商业摄影 - 需要在多张图片中保持模特面部一致 - 需要专业灯光与相机模拟效果 - 输入：产品图 + 模特参考图（或产品目录） ❌ 不适用场景： - 仅需编辑或修改现有图片 → 请使用 nano-banana-pro - 仅拍摄产品而无人物 → 请使用 nano-banana-pro - 已有主图，仅需生成变体 → 请使用 multishot-ugc - 需要视频而非图像 → 请先生成图像，再使用 veed-ugc - 基于URL的产品抓取并结合品牌档案 → 请使用 ad-ready 输出：单张高质量PNG图像（2K-4K分辨率）

EvoClaw 分层内存架构 v2.2.0——基于大语言模型的三级内存系统，支持自动每日笔记导入、结构化元数据提取、URL 保留、验证与云优先同步