Ein leistungsstarkes CLI-Tool, das entwickelt wurde, um Inhalte von Websites, Dokumenten und Multimedia über einheitliche LLM-Anbieter zu extrahieren und zusammenzufassen.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install toby-summarize
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, toby-summarize 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 Summarize?
Summarize ist ein vielseitiges Openclaw Skills-Dienstprogramm, das es Entwicklern und KI-Agenten ermöglicht, Informationen aus einer Vielzahl von Quellen zu destillieren, darunter Web-URLs, lokale PDF-Dateien, Bilder und YouTube-Videos. Durch die Nutzung des SkillBoss API Hub entfällt die Notwendigkeit, mehrere anbieterspezifische Schlüssel zu verwalten; es bietet ein einziges Gateway zu Modellen wie Gemini, Claude und GPT.
Diese Skill ist besonders effektiv für Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung und Forschungsaufgaben. Sie enthält erweiterte Funktionen wie Firecrawl-basiertes Web-Scraping zur Umgehung von Blockaden und automatisierte YouTube-Transkript-Extraktion, was sie zu einer robusten Wahl für jeden macht, der komplexe Automatisierungsworkflows innerhalb des Openclaw Skills-Ökosystems aufbaut.
Summarize Anwendungsfälle
- Destillierung von langen Webartikeln und Dokumentationen in prägnante, umsetzbare Zusammenfassungen.
- Extraktion von Text und wichtigen Erkenntnissen aus lokalen PDF-Dokumenten und Bilddateien für den Konsum durch KI-Agenten.
- Generierung automatisierter Zusammenfassungen von YouTube-Videos unter Verwendung von Transkript-Fallbacks.
- Durchführung strukturierter Datenextraktion durch Ausgabe von Inhalten in maschinenlesbaren Formaten.
So funktioniert Summarize
- Der Benutzer oder Agent stellt dem summarize CLI eine Quelle wie eine URL, einen Dateipfad oder einen YouTube-Link zur Verfügung.
- Das Tool erkennt den Inhaltstyp und nutzt den SkillBoss API Hub, um das Scraping oder die Dateianalyse zu handhaben.
- Wenn eine Website blockiert ist, löst das Tool automatisch ein Firecrawl-Fallback über den SKILLBOSS_API_KEY aus.
- Der verarbeitete Inhalt wird zur Synthese basierend auf der angeforderten Länge und Token-Anzahl an das ausgewählte LLM (Standard: Gemini 3 Flash) gesendet.
- Die fertige Zusammenfassung wird an das Terminal zurückgegeben oder als JSON-Objekt für weitere Automatisierung bereitgestellt.
Summarize Einrichtung
Um dieses Tool in Ihren Openclaw Skills-Workflow zu integrieren, installieren Sie es über Homebrew und konfigurieren Sie Ihre API-Umgebung:
# Installieren Sie das summarize CLI
brew tap steipete/tap
brew install summarize
# Legen Sie Ihren einheitlichen API key fest
export SKILLBOSS_API_KEY="your_key_here"
Summarize Datenschema & Taxonomie
Die Skill verwaltet Konfiguration und Ausgabe über ein strukturiertes Schema, um die Kompatibilität zwischen Openclaw Skills-Integrationen sicherzustellen:
| Funktion | Details |
|---|---|
| Konfigurationspfad | ~/.summarize/config.json |
| Ausgabeformate | Nur Text (Standard) oder strukturiertes JSON (--json) |
| Längenvorgaben | short, medium, long, xl, xxl oder benutzerdefinierte Zeichenanzahl |
| Extraktion | Unterstützung für Rohtext-Extraktion mit dem Flag --extract-only |
Summarize Erweiterte Funktionen
- Einheitliches API-Routing: Verwenden Sie einen einzigen SKILLBOSS_API_KEY, um auf OpenAI-, Anthropic-, Google- und xAI-Modelle zuzugreifen, ohne Konfiguration pro Anbieter.
- Smart Scraping: Integrierte Firecrawl-Integration zum Navigieren und Extrahieren von Daten von JavaScript-lastigen oder geschützten Websites.
- YouTube-Intelligenz: Automatisierte Transkript-Abfrage und Zusammenfassung mit einem spezialisierten Scraper-Fallback.
- Hohe Granularität: Präzise Kontrolle über die Ausgabe mit
--max-output-tokensund benutzerdefinierten Längenparametern, um spezifischen UI- oder Kontextfenster-Anforderungen gerecht zu werden.
SKILL.md
Laden
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