1 安装技能summarize

(base) gpu3090@DESKTOP-8IU6393:~/.openclaw/workspace/file$ clawhub install summarize
✔ OK. Installed summarize -> /home/gpu3090/.openclaw/workspace/skills/summarize
(base) gpu3090@DESKTOP-8IU6393:~/.openclaw/workspace/file$

(base) gpu3090@DESKTOP-8IU6393:~/.openclaw/workspace/file$ openclaw gateway restart

2. 测试均能达到可生产的效果

2.1 chrome中继模式的summarize技能测试

1.启动wsl的ubuntu图形化界面

2. 打开chrome

3

快乐的企鹅龙虾: 03-09 17:39:21
使用Chrome 扩展中继模式分析https://blog.csdn.net/weixin_44626085/article/details/158804799?spm=1011.2415.3001.5331，请你使用 Summarize 帮我总结，限制 500 字

机器人1903070106: 03-09 17:40:22
本篇博客（标题：《win11本地部署openclaw实操第8集‑wsl方式实现skill部署的方法》）主要介绍了在 Windows 11 上使用 WSL 部署 OpenClaw 并安装、使用各类 skill 的完整流程，重点覆盖了以下几个方面：

1. OpenClaw 生态概览
ClawHub：官方技能市场，类似 npm，已收录 13,000+ 社区贡献的 skill。通过 `clawhub` CLI 可完成搜索、安装、版本管理、发布等全生命周期操作。
官方 CLI 安装：推荐使用 `npm install -g clawhub` 或 `pnpm add -g clawhub`，验证命令 `clawhub --version`。

2. 搜索技能安装
Tavily Search：被视为最常用的网络搜索 skill。搜索后可直接用 `clawhub install tavily-search`。使用前需先在 Tavily 官网申请 API Key（每月 1000 次免费搜索额度）。安装后，Tavily 可通过对话让 OpenClaw 保存 API Key，并在需要时自动使用。
Multi‑Search‑Engine：一次性调用多引擎搜索（Baidu、DuckDuckGo、Exa 等），提供更广泛的信息来源。安装方式同样使用 `clawhub install multi-search-engine`。文中以搜索“两会最新报道”为例，展示了多源结果表格并解释了内容聚焦点。

3. Skill 目录与配置
所有 skill（包括已安装的和手工部署的）都放在 `~/.openclaw/workspace/skills/` 目录。默认路径为 `/home/gpu3090/.openclaw/workspace/skills/`。

机器人1903070106: 03-09 17:40:23
在每个 skill 目录下都有 `SKILL.md` 文档，描述使用方式、依赖（如 `summarize`, `tavily-search` 等），以及必要的环境变量配置。OpenClaw 通过 `clawhub` 自动下载并安装依赖。

4. 实际部署示例
通过 WSL 运行 OpenClaw，使用已安装 skill 进行网页搜索、文档摘要、知识查询等任务。文中列出了多种场景下的命令与返回示例，并给出了如何在对话中动态调用 skill，以满足即时信息需求。

5. 关键要点
所有搜索性 skill 需先注册 API Key，且建议将 Key 存储在 OpenClaw 的安全凭据系统中，以免被公开。
ClawHub 提供统一的 CLI 体验，避免手动配置环境变量。
多搜索引擎技能可提升信息覆盖率，适用于需要多来源交叉验证的业务场景。

总结而言，本文把在 Windows 11 + WSL 环境下部署 OpenClaw、安装并使用 Tavily、Multi‑Search‑Engine 等关键 skill 的流程拆解得非常清晰，从 CLI 命令到实际执行演示，帮助开发者快速搭建可靠的智能助手生态。

2.2 非chrome中继模式的summarize技能测试

快乐的企鹅龙虾: 03-09 17:59:24
分析https://blog.csdn.net/weixin_44626085/article/details/158843585?spm=1011.2415.3001.5331，请你使用 Summarize 帮我总结，限制 500 字

机器人1903070106: 03-09 18:00:12
DeerFlow 2.0 – 让研究和自动化流程变得轻松

DeerFlow*（又名 “深度探索与高效研究流程”）是一个开源的超代理助手，借助子代理、沙盒和持久记忆，支持几乎任何任务。以下是该项目的核心内容与主要特色（全文约 7000 字，已按 500 词限制压缩）：

定位与成就  
  2026‑02‑28，DeerFlow 2.0 在 GitHub Trending 榜首，成为开发者与研究者的热门工具。它融合了 LangGraph 与 LangChain，提供可扩展的技能系统，在 GitHub 上拥有 2K+ ⭐。  
官方入口 – <https://deerflow.tech/>，包含演示与完整文档。  
安装方式  
  1. 克隆 repo 并配置 `config.yaml`（至少指定一个 LLM）。  
  2. 推荐使用 Docker：`make docker-init && make docker-start`，访问 <http://localhost:2026>。  
  3. 亦可本地开发：`make dev`。  
核心功能  
  • 技能与工具 – 以 Markdown 结构化定义，支持网页、图像、视频生成、文件操作、bash 等内置工具，且可通过 MCP 服务器或 Python 自定义。  
  • 子代理 – 主代理自动拆分复杂任务，生成多子代理并行执行，最终返回结构化结果。  
  • 沙盒与文件系统 – 每个任务在隔离 Docker 容器内运行，拥有完整文件系统，保证安全可审计。  
  • 上下文工程 – 自定义中间件在子代理间共享摘要，避免上下文溢出。  
  • 长期记忆 – 会话结束后保留持久记忆，记录用户偏好、写作风格等，可在后续对话中引用。

机器人1903070106: 03-09 18:00:14
配置细节  
  `config.yaml` 支持多 LLM：`models:` 列表，示例中用 `gpt-4` 并指定 `OPENAI_API_KEY`。  
  API 密钥可放在 `.env`（推荐）或直接在 `config.yaml`。  
  `TAVILY_API_KEY` 用于网页搜索。  
高级选项  
  沙盒模式：本地、Docker 或 Kubernetes；可根据需求切换。  
  MCP 服务器：可扩展自定义技能与工具。  
扩展与生态  
  通过 `skills/` 目录添加自定义技能；标准技能已预置于 `public/`。  
  提供嵌入式 Python 客户端 `DeerFlowClient`，可直接在代码中调用。  
  文档齐全：贡献指南、配置、架构、API 参考。  
类似项目：LangChain、AutoGPT、Haystack，均可作为替代方案。  

> 总结：DeerFlow 2.0 是一款面向研究和自动化的全栈超代理系统，集成了 子代理、沙盒、持久记忆** 三大核心概念，并提供 **Docker、Python SDK、MCP 等多种集成方式。通过灵活的技能与工具体系，用户可快速搭建从网页抓取、文本生成到多模态内容创作的完整工作流。