Un motor de lectura y destilación local-first diseñado para transformar textos largos y documentos en información procesable sin dependencias de la nube.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install reader
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar reader usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es Reader?
Reader es un potente motor de destilación centrado en la privacidad, creado para ayudar a desarrolladores e investigadores a procesar información más rápido. Como componente principal del ecosistema Openclaw Skills, funciona íntegramente de forma local, lo que garantiza que los documentos sensibles, informes y notas nunca salgan de su máquina. Se especializa en normalizar diversos formatos de texto —incluyendo Markdown, HTML y JSON— para proporcionar informes claros y concisos.
Al priorizar la claridad sobre la verbosidad, Reader va más allá de la simple síntesis. Está diseñado para encontrar la señal en el ruido, centrándose específicamente en decisiones, elementos de acción y preguntas abiertas enterradas en textos densos. Esto lo convierte en una herramienta esencial para cualquiera que necesite mantener un flujo de trabajo de baja fricción y alto contexto.
Casos de uso de Reader
- Resumir documentos técnicos extensos o registros pegados en resúmenes ejecutivos.
- Extraer elementos de acción específicos y preguntas sin respuesta de notas de reuniones o informes.
- Realizar comparaciones paralelas entre borradores de documentos para identificar cambios clave.
- Generar informes de lectura concisos para ponerse al día rápidamente sobre nuevos temas.
- Procesar datos JSON o HTML locales en formatos de texto plano legibles por humanos.
Cómo funciona Reader
- Inicialización: La skill configura una estructura de directorios local dedicada para rastrear el historial de lectura y los metadatos.
- Normalización de archivos: Reader ingiere archivos locales basados en texto (TXT, MD, HTML, JSON) y los normaliza para un análisis consistente.
- Motor de análisis: Dependiendo del flujo de trabajo seleccionado, la skill ejecuta scripts de Python específicos para analizar el contenido en busca de resúmenes, informes o comparaciones.
- Extracción de información: El motor identifica patrones lingüísticos para aislar puntos clave, decisiones y acciones requeridas.
- Persistencia local: Los resultados y metadatos se registran en un archivo de historial local, proporcionando un rastro de auditoría transparente de los documentos procesados.
Configuración de Reader
Para integrar Reader en su entorno de Openclaw Skills, asegúrese de tener instalado Python 3. No se requieren dependencias externas ni claves API.
Primero, inicialice el almacenamiento local:
python3 scripts/init_storage.py
Para leer un archivo específico:
python3 scripts/read_text.py --file path/to/your/document.txt
Para generar un resumen ejecutivo:
python3 scripts/summarize.py --file path/to/file --style executive
Esquema de datos y taxonomía de Reader
Reader mantiene una estricta política de datos solo locales. Toda la información se organiza dentro de la siguiente estructura:
| Componente | Ruta | Descripción |
|---|---|---|
| Log de historial | ~/.openclaw/workspace/memory/reader/history.json |
Almacena un array JSON de tareas de lectura pasadas y metadatos de documentos. |
| Workspace | ~/.openclaw/workspace/ |
El directorio raíz para todos los activos de texto procesados y búferes temporales. |
Nunca se sincronizan datos con proveedores de la nube externos, manteniendo la privacidad total de su workspace de Openclaw Skills.
Funciones avanzadas de Reader
- Estilos de resumen personalizados: Soporte para múltiples estilos de salida, incluyendo informes ejecutivos, técnicos y con viñetas.
- Comparación de múltiples documentos: Comparación (diffing) de alta fidelidad entre dos archivos de texto separados para rastrear informes o borradores en evolución.
- Análisis agnóstico al formato: Maneja sin problemas varias extensiones de archivo de tipo texto, incluyendo JSON y HTML, sin conversión manual.
- Runtime sin dependencias: Construido utilizando librerías estándar de Python para garantizar la máxima portabilidad y seguridad en diferentes entornos.
- Extracción orientada a la acción: Específicamente ajustado para detectar y enumerar 'preguntas abiertas' y 'decisiones' para facilitar la gestión de proyectos.
SKILL.md
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