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kcardkcard 开发

Agent Skill

kcard 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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

7,456

周安装

317

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,612
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:kcard(kcard 开发)
来源仓库:https://github.com/goog/kcard
安装命令:
openclaw skills install kcard
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 kcard

简介

kcard 用于补充开发相关能力。kcard 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

  • 适合在 OpenClaw 中让 Agent 承接开发相关任务时使用。
  • 支持从文本、文件或 URL 中提取关键知识并生成知识卡片。
  • 可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法,安装前需确认权限范围。
  • 建议在安装前确认是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。

SKILL.md

name
kcard
description
Knowledge Card generator. Extracts key knowledge from user-provided material (text, files, URLs), determines optimal card type (concept/memo/process/comparison), applies cognitive science principles (chunking, dual coding, elaboration), outputs structured Markdown, and renders it into a beautiful image. Use when user says "知识卡片", "kcard", "make a card", "knowledge card", or wants to turn notes/articles into memorable visual cards.

Knowledge Card Generator

Workflow

1. Parse Input Material

Accept any of: pasted text, file path, URL, or image.

  • If URL → fetch and extract main content by web_fetch tool
  • If file → read it

Extract 3–7 core knowledge points. Prioritize: definitions > mechanisms > examples > details.

2. Determine Card Type

Pick the best-fit type based on content nature:

TypeTrigger PatternStructure
ConceptDefines a term, theory, modelTerm → Definition → Analogy → Key Points
MemoSteps, commands, configs, referencesTitle → Ordered Steps → Tips / Gotchas
ProcessSequential workflow or lifecycleTitle → Phases → Steps per Phase → Output
ComparisonCompares 2+ itemsDimension → Item A vs Item B → Verdict

If unsure, default to Concept card.

3. Apply Cognitive Science Principles

Follow these when structuring the card:

  • Chunking: Group related info into 3–5 chunks max per section
  • Dual Coding: Pair text with a visual metaphor or emoji anchors
  • Elaboration: Add a "Why It Matters" or analogy section
  • Spaced Repetition Cue: End with a self-test question (❓)
  • Progressive Disclosure: Layer from simple to detailed

4. Generate Markdown

Use the template from references/card-templates.md. Output a single Markdown file.

Naming convention: kcard_<topic>_<type>.md (e.g., kcard_react-hooks_concept.md)

Save to user's specified path or default: ~/.openclaw/workspace/kcards/

5. Render to Image

Run the rendering script to convert the Markdown into a PNG:

python <skill-dir>/scripts/render_card.py <path-to-markdown> [--output <output.png>] [--theme <warm|cool|girly|tech>] [--width 800]

Default theme: warm. Default output: same path with .png extension.

The script:

  1. Parses Markdown to styled HTML
  2. Renders HTML to image via headless browser or html2image
  3. Returns the output path

Present the final image to the user.

Output Format

Always output:

  1. The Markdown source file (for editing/reuse)
  2. The rendered PNG image
  3. A brief one-line summary of what the card covers

Notes

  • Keep cards concise: one concept per card, maximum 195 words
  • Use Chinese or English based on input language
  • Emoji anchors are encouraged but keep them minimal (1–3 per section)
  • For batch requests, process cards sequentially and summarize all outputs

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

90.16%
按下载量换算2,355

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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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