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ask-ai-assistant询问 ai 助理

Agent Skill

ask-ai-assistant 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

7,440

周安装

310

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,480
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ask-ai-assistant(询问 ai 助理)
来源仓库:https://github.com/danielwang20150225-source/ask-ai-assistant
安装命令:
openclaw skills install ask-ai-assistant
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ask-ai-assistant

简介

自动识别问题复杂度,优先使用豆包、千问等多AI轮询获取并验证可执行解决方案,遇验证码需用户协助。

SKILL.md

name
ask-ai
description
|
trigger
tools
priority

调整参数(重要!)

  • 轮询:20秒/次,最多7次
  • 重试:2次,间隔5秒

核心流程

1. 判断场景

用户提出问题
    ↓
判断:
  能完美解决 → 自己做
  能解决但方案不完美 → 触发ask-ai
  完全不能解决 → 触发ask-ai

2. 选择AI(按优先级)

豆包 → 千问 → Kimi → DeepSeek
依次选择,前一个AI失败/无响应则切换至下一个

强制执行检查清单(6个步骤)

步骤1:发送问题至选中AI

  • 执行动作:按固定格式发送问题至选中的AI
  • 输出标识:【发送完成】问题ID:XXX,发送时间:XXX
  • 依赖关系:无(初始步骤)
  • 失败条件:发送后3秒内未输出标识 → 重试2次(间隔5秒)→ 仍失败则终止当前AI,切换至下一个优先级AI
  • 强制约束:未输出【发送完成】标识,禁止执行步骤2

步骤2:校验发送结果

  • 执行动作:校验是否收到AI接收回执
  • 输出标识:【校验通过】/【校验失败】
  • 依赖关系:需获取步骤1的【发送完成】标识,且问题ID一致
  • 失败条件:校验≥3次未获取有效回执(含问题ID、接收时间、状态)→ 终止当前AI,切换至下一个优先级AI
  • 强制约束:未输出【校验通过】标识,禁止执行步骤3

步骤3:轮询等待响应(心跳机制)

  • 执行动作:每20秒轮询一次,发送"获取响应"请求,直至获取响应或触发失败条件
  • 输出标识:【轮询第X次】未获取响应/已获取响应,响应内容:XXX(每次轮询均需输出)
  • 依赖关系:需获取步骤2的【校验通过】标识
  • 失败条件:累计轮询≥7次未获取响应 → 终止当前AI,切换至下一个优先级AI
  • 强制约束:未输出【轮询第X次】标识,禁止执行步骤4
  • 轮询检查:每次轮询需检查是否有新的AI回复、是否有验证码/登录要求,发现验证码/登录要求立即停止并告知用户

步骤4:关键节点自检

  • 执行动作:对照自检清单核对步骤1-3是否完成
  • 输出标识:【自检通过】/【自检失败】
  • 依赖关系:需获取步骤3的【轮询第X次】标识
  • 强制约束:自检未通过禁止执行步骤5,自检失败需重试对应步骤(轮询/校验/发送)

步骤5:多轮追问确认(2-3轮)

  • 执行动作:完成2-3轮追问,重点确认方案可行性、细节完整性、是否符合需求
  • 输出标识:【追问第X次】问题:XXX,响应:XXX(每轮追问均需输出)
  • 依赖关系:需获取步骤4的【自检通过】标识,且轮询获取有效响应
  • 强制约束:未完成2-3轮追问禁止执行步骤6

步骤6:最终自检与收尾

  • 执行动作:评估方案可行性、预判难点、准备执行
  • 输出标识:【Skill执行完成】/【Skill执行异常】,异常点:XXX
  • 依赖关系:需获取步骤5的【追问第X次】标识
  • 强制约束:未完成最终自检禁止终止Skill

其他核心规则

3.1 提问话术模板

你好,我有一个技术问题想请教:

【背景】
- 用户(老王)想实现:XXX
- 我(虾仁)是用户的AI助手

【我的尝试】
- 方案A:XXX → 结果YYY
- 方案B:XXX → 结果YYY

【问题】
- 当前卡在ZZZ

【请帮我】
1. 分析根因
2. 给出可行方案
3. 指出可能的坑

5. 判断AI回答有效性

回答类型判断
给出具体步骤✅ 有效,进入多轮追问
只给方向性建议⚠️ 无效,继续追问
表示不知道❌ 无效,切换AI

6. 多轮终止条件

  • 获得可执行方案 → 结束,进入执行阶段
  • 聊了3轮仍无具体方案 → 记录问题,切换下一个AI
  • 所有AI都失败 → 记录问题,告知用户

7. 登录/验证码处理

  • 尝试自动登录(检查cookie)
  • 如果需要验证码 → 立即停止轮询,返回告诉用户
  • 寻求用户帮助:"需要你帮忙输入验证码"
  • 如果所有AI都需要登录 → 记录问题,告知用户

8. 决策前检查点

检查点1:推荐其他方案时

  • 给建议后,一旦搞不定推荐其他方案,必须触发ask-ai

检查点2:把握程度

  • 给任何建议前,自问把握程度
  • <50%把握 → 必须触发ask-ai

自动触发判断标准

情况是否触发
用户明确要求问AI✅ 触发
我的方案需要用户手动操作✅ 触发
我判断自己无法解决✅ 触发
给建议后推荐其他方案✅ 触发
把握程度<50%✅ 触发
用户质疑/反问"为什么"✅ 触发
遇到验证码/登录要求✅ 触发并停止轮询
我完美解决,无需用户介入❌ 不触发

示例场景(真实案例)

场景1:方案被用户质疑

背景:用户问为什么不能发图片到飞书,我给了"保存本地"的方案

用户:"为什么不能直接发图片到飞书?"
我:"需要保存本地手动转发"
用户:"为什么?"

→ 触发判断:用户质疑 = 我的方案不完美
→ 触发ask-ai
→ 问豆包:"本地图片如何直接发飞书?"
→ 豆包给出b64_json方案
→ 我执行 → 成功

场景2:主动判断方案不完美

背景:用户要求生成图片发到飞书

用户:"生成图片发给我"
我尝试方案A:URL方式 → 403过期
我尝试方案B:保存本地 → 需要手动转发

→ 触发判断:两种方案都需要用户手动配合,不完美
→ 触发ask-ai
→ 问豆包:"豆包生图如何直接发飞书?"
→ 豆包给出b64_json方案
→ 我执行 → 成功

场景3:推荐其他方案触发

背景:用户发图片让我OCR识别

用户:"识别这张图片"
我尝试EasyOCR → 识别效果差
我:"建议继续用飞书手动OCR,等之后有更好的方案"

→ 触发判断:推荐其他方案 = 自己搞不定
→ 触发ask-ai
→ 问豆包有什么免费好用的OCR方案
→ 豆包给出PaddleOCR方案
→ 我执行 → 记录问题,告知用户

注意事项

  1. 不要白嫖:使用用户的AI账号对话
  2. 有记录:把AI的回复保存到memory
  3. 闭环:拿到方案后要执行,不能只给答案
  4. 复盘:每次都要总结改进点
  5. 真实优先:示例场景要用真实案例,不要编
  6. 心跳轮询:等待时必须轮询,不要傻等
  7. 验证码处理:遇到验证码立即停止并告知用户
  8. 强制约束:所有标识必须输出,未输出禁止进入下一步
  9. 切换AI:当前AI失败后自动切换下一个,循环直到所有AI都失败
  10. 告知用户:所有AI都失败后,明确告知用户当前状态和建议

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

97.89%
按下载量换算2,428

安全审计

VirusTotal

未展示

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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