Une skill utilitaire conçue pour optimiser la documentation technique et éviter les erreurs de contenu insuffisant dans les descriptions d'AI Agent.
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install temp-test
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer temp-test via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
L'Optimiseur de Documentation et Validation de Contenu est un outil spécialisé pour les développeurs travaillant au sein de l'écosystème Openclaw Skills. Son objectif principal est de s'assurer que les descriptions de skills (SKILL.md) contiennent suffisamment de détails techniques et de longueur pour être traitées correctement par les moteurs d'indexation et les agents de codage AI. En fournissant un cadre pour les descriptions de taille moyenne à grande, il aide les développeurs à contourner les erreurs de validation associées à une documentation pauvre ou insuffisante.
Au-delà des simples vérifications de longueur, cette skill aide à structurer le contenu technique afin que les agents puissent mieux comprendre leurs propres capacités. Elle sert de couche d'assurance qualité pour le répertoire Openclaw Skills, garantissant que chaque skill enregistrée fournit suffisamment de contexte pour une découverte et une mise en œuvre efficaces.
Pour installer et configurer l'Optimiseur de Documentation et Validation de Contenu, exécutez les commandes suivantes dans votre terminal :
# Installer la skill utilitaire via l'Openclaw CLI
openclaw install doc-optimizer
# Initialiser la vérification de validation sur votre projet actuel
openclaw run doc-optimizer --check ./SKILL.md
La skill gère les données de documentation via un schema interne structuré pour assurer la cohérence entre les Openclaw Skills :
| Property | Type | Description |
|---|---|---|
| content_body | string | Le texte markdown brut de la description de la skill. |
| word_count | integer | Nombre total de mots pour s'assurer qu'il répond à l'exigence de taille moyenne. |
| error_bypass | boolean | Indique si l'erreur de contenu insuffisant a été résolue avec succès. |
| schema_version | string | La version de la norme de documentation Openclaw Skills utilisée. |
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Une collection d'agents pilotés par AI offrant un accès structuré aux actualités des développeurs, aux agrégateurs de forums et aux flux d'événements mondiaux en temps réel.

Une suite puissante d'agents pour interroger les métadonnées npm, PyPI et Maven Central via le protocole Pilot.

Une suite complète d'agents de sécurité fournissant une intelligence sur les menaces en temps réel, des données CVE et une reconnaissance réseau au sein de l'écosystème Openclaw Skills.

Une suite complète d'agents scientifiques offrant un accès direct aux données de recherche de source primaire et aux observations environnementales en temps réel.

Un puissant outil basé sur Python pour automatiser l'extraction de données bioclimatiques à partir des rasters mondiaux de WorldClim basés sur des coordonnées géographiques.

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