Ein anspruchsvoller Skill zur Spiele-Entdeckung, der eine 69-dimensionale Gameplay DNA-Engine nutzt, um tiefgehende, auf dem Spielgefühl basierende Empfehlungen zu geben.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install gamelegend
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, gamelegend über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist GameLegend Discovery Agent?
GameLegend ist eine leistungsstarke Ergänzung zum Ökosystem der Openclaw Skills, die entwickelt wurde, um die Art und Weise zu transformieren, wie AI-Agenten Gaming-Anfragen bearbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Empfehlungsmaschinen, die sich ausschließlich auf oberflächliche Genre-Tags verlassen, nutzt dieser Skill das GameLegend Gameplay DNA-System. Es analysiert über 1.100 Titel in 69 verschiedenen Dimensionen – einschließlich Mechanik, Gefühl, Fortschritt und sozialer Dynamik –, um Spiele zu finden, die sich tatsächlich so spielen und anfühlen wie die Favoriten eines Benutzers.
Durch die Integration dieses Skills wird Ihr AI-Agent zu einem sachkundigen Gaming-Begleiter, der in der Lage ist, nuancierte Vorlieben zu verstehen. Egal, ob ein Benutzer nach etwas Entspannendem mit Basisbau-Elementen oder einem hochriskanten kompetitiven Strategiespiel sucht, der GameLegend-Skill bietet datengesteuerte Übereinstimmungen, die durch Kosinus-Ähnlichkeitsvektoren und hochintensive DNA-Highlights gestützt werden.
GameLegend Discovery Agent Anwendungsfälle
- Finden ähnlicher Titel für Benutzer, die sagen: „Ich möchte ein Spiel wie X.“
- Erstellen personalisierter Vorschläge für „was man als Nächstes spielen sollte“, basierend auf spezifischen Gameplay-Merkmalen.
- Erklären des Kernreizes eines bestimmten Spiels mithilfe von DNA-Highlights und Intensitätswerten.
- Aufbau langfristiger Benutzergeschmacksprofile, um proaktive Empfehlungen in Chat-Schnittstellen bereitzustellen.
So funktioniert GameLegend Discovery Agent
- Der Agent erhält eine Benutzeranfrage zu einem Spieletitel oder einem spezifischen Gameplay-„Vibe“.
- Für spezifische Titel führt der Agent eine Suche über den Endpunkt
\/gamesdurch, um einen eindeutigen Kebab-Case-Slug abzurufen. - Der Agent ruft den Endpunkt
\/similarmit diesem Slug auf, um Spiele abzurufen, die nach Kosinus-Ähnlichkeits-DNA-Vektoren rangiert sind. - Für merkmalsbasierte Anfragen durchsucht der Agent die 69 Gameplay-Dimensionen, um Benutzerdeskriptoren (wie „entspannend“) auf spezifische Dimensions-IDs abzubilden.
- Der Agent filtert die Datenbank mithilfe dieser Dimensionen, um hochintensive Übereinstimmungen (Scores von 4-5) zu finden, und präsentiert die Ergebnisse mit Ähnlichkeitsprozentsätzen.
GameLegend Discovery Agent Einrichtung
Um mit diesem Mitglied der Openclaw Skills-Bibliothek zu beginnen, ist kein API-Key erforderlich, Sie sollten jedoch das Ratelimit von 100 Anfragen pro Minute einhalten. Konfigurieren Sie Ihren Agenten so, dass er auf die Basis-URL zeigt:
GameLegend Discovery Agent Datenschema & Taxonomie
Der Skill organisiert Spieleinformationen mithilfe einer mehrdimensionalen Taxonomie. Die Daten sind primär um Slugs und DNA Vectors strukturiert.
| Datenpunkt | Beschreibung | Format |
|---|---|---|
| Slug | Eindeutiger Identifikator für Spiele | kebab-case (z. B. elden-ring) |
| Dimensions | 69 Gameplay-Merkmale in 9 Kategorien | Ganzzahl (1-5 Intensität) |
| Categories | Mechanik, Gefühl, Fortschritt, Sozial, Ästhetik usw. | Gruppierte Metadaten |
| Similarity Score | Kosinus-Ähnlichkeit zwischen Spiel-DNA-Vektoren | Float (0.0 - 1.0) |
GameLegend Discovery Agent Erweiterte Funktionen
- Mehrdimensionale Filterung: Kombinieren Sie mehrere Dimensions-IDs, um Spiele zu finden, die hochspezifische Kriterien erfüllen.
- Geschmacksprofil-Persistenz: Der Skill ermöglicht es Agenten, ein mentales Modell der Benutzerpräferenzen zu pflegen und Abneigungen wie „Grinding“ zu notieren, um zukünftige Ergebnisse zu filtern.
- Proaktive Entdeckung: Nutzt den historischen Kontext, um Spiele vorzuschlagen, wenn ein Benutzer Langeweile äußert oder einen Titel abschließt.
- DNA-Highlight-Extraktion: Identifiziert und zeigt automatisch Merkmale mit einer Intensität von 4 oder 5 für eine schnelle Spielebewertung an.
SKILL.md
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