Eine umfassende Automatisierungssuite, die pixelgenaue Kontrolle über Maus-, Tastatur- und Bildschirmoperationen für KI-Agenten bietet.
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install control
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, control über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Der Desktop-Steuerungs-Skill ist die primäre Schnittstelle, die es KI-Agenten ermöglicht, direkt mit einer Desktop-Umgebung zu interagieren. Als Kernkomponente innerhalb des Openclaw Skills-Ökosystems bietet er die Low-Level-Hooks, die für Mauspositionierung, Tastatureingabesimulation und fortgeschrittene Fensterverwaltung erforderlich sind. Durch die Integration dieses Skills können Entwickler die Fähigkeiten ihres Agenten über das Terminal hinaus auf den visuellen Arbeitsbereich ausdehnen.
Diese Bibliothek zeichnet sich dadurch aus, die Lücke zwischen automatisiertem Denken und GUI-Interaktion zu schließen. Ob es sich um das Navigieren in komplexer Legacy-Software oder das schnelle Ausfüllen von Formularen handelt, diese Ergänzung zu Openclaw Skills stellt sicher, dass Ihr Agent über die Präzision und die Sicherheitsmechanismen verfügt, die für eine professionelle Desktop-Automatisierung erforderlich sind.
Um mit diesem speziellen Set an Openclaw Skills zu beginnen, müssen Sie zuerst die Kern-Automatisierungsabhängigkeiten installieren:
pip install pyautogui pillow opencv-python pygetwindow
Initialisieren Sie nach der Installation den Controller in Ihrer Python-Umgebung, um mit der Automatisierung von Desktop-Aufgaben zu beginnen:
from skills.desktop_control import DesktopController
dc = DesktopController(failsafe=True)
Der Desktop-Steuerungs-Skill organisiert Daten mithilfe von Koordinatensystemen, Bildpuffern und Fenstermetadaten. Unten ist die primäre Datenstruktur aufgeführt, die vom Skill verwendet wird:
| Datenelement | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Koordinaten | (int, int) | Absolute (x, y) Pixelwerte auf dem primären oder sekundären Display. |
| Bildschirmregion | (l, t, w, h) | Tupel, das links, oben, Breite und Höhe für gezielte Aufnahmen definiert. |
| Pixelfarbe | (r, g, b) | RGB-Farbwerte, die von bestimmten Bildschirmpositionen extrahiert wurden. |
| Fensterobjekt | String/Handle | Metadaten einschließlich Fenstertitel und Sichtbarkeitsstatus für die Verwaltung. |
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Eine umfassende Integration für den Zugriff auf den Spotify-Hörverlauf, Top-Künstler und personalisierte Musikempfehlungen über die Spotify Web API.

Greifen Sie auf indexierte Discord-Supportkanäle zu, um gemeinschaftsbasierte Lösungen für technische Probleme zu finden.

Ein Protokoll am Sitzungsende, das den Kontext bewahrt, das Langzeitgedächtnis aktualisiert und Workspace-Änderungen synchronisiert, um Kontinuität zu gewährleisten.

Ein Hochleistungs-Skill zum Ausführen von Background-First AI-Coding-Agents wie Codex und Claude Code mit Verzeichnis-Isolierung und paralleler Verarbeitung.

Eine Such- und Installations-Engine zur Erweiterung von KI-Agenten-Funktionen durch das offene Skill-Ökosystem.

Überbrückt die Lücke zwischen flüchtigen Chat-Protokollen und Langzeitgedächtnis, indem Sitzungen zusammengefasst und eine schlagwortbasierte Verlaufssuche ermöglicht wird.








































