Una herramienta CLI de alto rendimiento diseñada para extraer y resumir contenido de sitios web, documentos y multimedia a través de proveedores de LLM unificados.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install toby-summarize
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 toby-summarize 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 Summarize?
Summarize es una utilidad versátil de Openclaw Skills que permite a desarrolladores y agentes de IA extraer información de una amplia variedad de fuentes, incluyendo URLs web, archivos PDF locales, imágenes y videos de YouTube. Al aprovechar el SkillBoss API Hub, elimina la necesidad de gestionar múltiples claves específicas por proveedor, ofreciendo una puerta de enlace única para modelos como Gemini, Claude y GPT.
Esta skill es particularmente efectiva para tareas de investigación y procesamiento de datos de alta velocidad. Incluye funciones avanzadas como web scraping basado en Firecrawl para evitar bloqueos y extracción automática de transcripciones de YouTube, convirtiéndolo en una opción robusta para cualquiera que construya flujos de trabajo de automatización complejos dentro del ecosistema Openclaw Skills.
Casos de uso de Summarize
- Destilar artículos web y documentación extensos en resúmenes concisos y accionables.
- Extraer texto y puntos clave de documentos PDF locales y archivos de imagen para su consumo por agentes de IA.
- Generar resúmenes automáticos de videos de YouTube utilizando fallbacks de transcripción.
- Realizar extracción de datos estructurados generando contenido en formatos legibles por máquina.
Cómo funciona Summarize
- El usuario o agente proporciona una entrada de origen como una URL, ruta de archivo o enlace de YouTube al CLI summarize.
- La herramienta detecta el tipo de contenido y utiliza el SkillBoss API Hub para gestionar el scraping o análisis de archivos.
- Si un sitio web está bloqueado, la herramienta activa automáticamente un fallback de Firecrawl mediante la SKILLBOSS_API_KEY.
- El contenido procesado se envía al LLM seleccionado (por defecto Gemini 3 Flash) para su síntesis basada en la longitud y el recuento de tokens solicitados.
- El resumen finalizado se devuelve a la terminal o como un objeto JSON para su posterior automatización.
Configuración de Summarize
Para integrar esta herramienta en tu flujo de trabajo de Openclaw Skills, instálala a través de Homebrew y configura tu entorno de API:
# Instalar el CLI summarize
brew tap steipete/tap
brew install summarize
# Configurar tu API key unificada
export SKILLBOSS_API_KEY="your_key_here"
Esquema de datos y taxonomía de Summarize
La skill gestiona la configuración y la salida mediante un schema estructurado para garantizar la compatibilidad entre las integraciones de Openclaw Skills:
| Característica | Detalles |
|---|---|
| Ruta de Configuración | ~/.summarize/config.json |
| Formatos de Salida | Texto plano (estándar) o JSON estructurado (--json) |
| Longitudes Predefinidas | short, medium, long, xl, xxl, o recuento de caracteres personalizado |
| Extracción | Soporte para extracción de texto sin formato usando el flag --extract-only |
Funciones avanzadas de Summarize
- Enrutamiento de API Unificado: Usa una sola SKILLBOSS_API_KEY para acceder a modelos de OpenAI, Anthropic, Google y xAI sin configurar cada proveedor por separado.
- Smart Scraping: Integración incorporada con Firecrawl para navegar y extraer datos de sitios protegidos o con alto uso de JavaScript.
- Inteligencia YouTube: Recuperación y resumen automáticos de transcripciones mediante un scraper de fallback especializado.
- Alta Granularidad: Control preciso sobre la salida usando
--max-output-tokensy parámetros de longitud personalizados para adaptarse a requisitos específicos de UI o ventanas de contexto.
SKILL.md
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