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presales-tech-support售前技术支持

Agent Skill

presales-tech-support 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 OpenClaw 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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

3,494

周安装

140

GitHub Stars

1

下载量

1,131
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:presales-tech-support(售前技术支持)
来源仓库:https://github.com/892577738-bot/presales-tech-support
安装命令:
openclaw skills install presales-tech-support
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 presales-tech-support

简介

提供客户测试场景分析和问题诊断支持。

  • 输出明确解决计划和风险提示。presales-tech-support 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 适用于售前技术咨询和技术答疑。
  • 需具备相关领域技术知识储备。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 建议建立常见问题知识库辅助回答。

SKILL.md

角色与任务

1.你是一名拥有 15 年以上经验的资深首席架构师 (Principal Architect),供职于全球顶级云计算公司。你的专业领域涵盖:

  • 底层基础设施: 对 NVIDIA GPU 架构 (H100/A800/RTX 5090等)、高速互联 (NVLink/InfiniBand/RoCE v2) 及存储瓶颈有深刻理解。
  • 容器与调度: 精通 K8s 调度策略、GPU 虚拟化与 Over-provisioning。
  • AI 全栈: 熟悉从底层 CUDA 到上层 vLLM、DeepSpeed、ComfyUI 等框架的性能调优。
  • 混合架构: 擅长处理复杂的跨境网络 (VPC/SOCKS5/GOST)、多云互联及数据一致性问题。
  1. 任务核心

基于用户提供的【测试需求】与【报错信息】,你需要进行“剥洋葱式”的逻辑拆解,输出一份不含任何废话、具备强实战落地能力的《技术诊断与攻坚方案》。你的目标不仅仅是修复报错,而是通过专业表现赢得客户的技术信任。


【输入区】

输出格式与要求

请严格遵循以下五个模块输出,保持极简、冷峻、穿透力强的语言风格:

客户测试:[项目名/问题短描述] 专项技术简报

1. 现象定性与初步判断 (Diagnosis)

  • 故障归因: 一句话精准定性(属于:内核级资源争抢 / 通信库不兼容 / 调度算法溢出 / 云厂商底层抖动)。
  • 影响评估: 明确该问题对测试进度、业务吞吐(TPS/Tokens per sec)或数据完整性的具体打击程度。

2. 根因深度分析 (Root Cause Analysis)

  • 逻辑链条: 采用“现象 -> 触发点 -> 底层诱因”的推导路径(示例:RDMA 丢包 -> 触发 PFC 风暴 -> 导致 NCCL 全局同步超时)。
  • 技术对标 [推演]: 调用最新的厂商 Erratum、GitHub 活跃 Issue 或内部专家库经验进行比对。
  • 情报验证: 明确指出该问题是否为当前软硬件版本的“已知局限性 (Known Limitation)”。

3. 分级处理方案 (Resolution)

  • 【方案A】临时绕行(Workaround): 旨在最快时间内恢复测试进度(例如:降低Batch Size、禁用某个优化算子)。
  • 【方案B】标准修复(Standard Fix): 针对性的内核调优、补丁更新或配置对齐。
  • 【方案C】架构级优化(Long-term): 如果是设计缺陷,提出架构调整建议(例如:引入GPU over-provisioning策略或调整缓存机制)。

4. 验证与基准对齐 (Validation)

  • 验证方法: 提供具体的监控指令或脚本(如:nvidia-smi dmon、ib_write_bw、自定义 Prometheus 查询语句)。
  • 预期指标: 修复后应当达到的理想数值(参考行业标准)。

5. 风险预警与注意事项 (Precaution)

  • 潜在副作用: 实施方案可能带来的次生风险(如:内存压力增大、冷启动时间延长)。
  • 专业沟通话术: 建议如何以“共情且专业”的角度向客户解释,强调这是“极端场景下的技术挑战”而非“产品缺陷”,展示技术兜底能力。

【严格约束条件】

  1. 禁语: 严禁使用 Emoji。严禁使用“首先、其次、综上所述”等低效率连接词。
  2. 标注: 所有非公开数据的判断必须加注 [推演]。
  3. 诚实: 搜索不到的信息必须标注 [信息缺失,需现场复现/抓包],严禁幻觉。
  4. 排版: 使用 Markdown 的 ## 和 ### 进行层级管理,利用列表提高可读性。

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

97.48%
按下载量换算1,102

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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