AI 에이전트를 위해 마우스, 키보드 및 화면 작업에 대한 픽셀 단위의 정밀한 제어를 제공하는 포괄적인 자동화 제품군입니다.
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install control
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 control 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
ZIP 아카이브 형태의 원본 스킬 파일을 받으세요.
데스크톱 제어 기술은 AI 에이전트가 데스크톱 환경과 직접 상호 작용할 수 있게 해주는 기본 인터페이스입니다. Openclaw Skills 에코시스템의 핵심 구성 요소로서, 마우스 위치 지정, 키보드 입력 시뮬레이션 및 고급 창 관리에 필요한 로우 레벨 후크를 제공합니다. 이 기술을 통합함으로써 개발자는 에이전트의 기능을 터미널을 넘어 시각적 작업 공간으로 확장할 수 있습니다.
이 라이브러리는 자동화된 추론과 GUI 상호 작용 사이의 간극을 메우는 데 탁월합니다. 복잡한 레거시 소프트웨어를 탐색하거나 고속으로 양식을 채우는 등, Openclaw Skills에 추가된 이 기술은 에이전트가 전문가 수준의 데스크톱 자동화에 필요한 정밀도와 안전 메커니즘을 갖추도록 보장합니다.
이 특정 Openclaw Skills 세트를 시작하려면 먼저 핵심 자동화 종속성을 설치해야 합니다.
pip install pyautogui pillow opencv-python pygetwindow
설치가 완료되면 Python 환경 내에서 컨트롤러를 초기화하여 데스크톱 작업 자동화를 시작하십시오.
from skills.desktop_control import DesktopController
dc = DesktopController(failsafe=True)
데스크톱 제어 기술은 좌표계, 이미지 버퍼 및 창 메타데이터를 사용하여 데이터를 구성합니다. 아래는 기술에서 활용되는 주요 데이터 구조입니다.
| 데이터 요소 | 유형 | 설명 |
|---|---|---|
| 좌표 | (int, int) | 기본 또는 보조 디스플레이의 절대 (x, y) 픽셀 값입니다. |
| 화면 영역 | (l, t, w, h) | 대상 캡처를 위한 왼쪽, 위쪽, 너비 및 높이를 정의하는 튜플입니다. |
| 픽셀 색상 | (r, g, b) | 특정 화면 위치에서 추출된 RGB 색상 값입니다. |
| 창 개체 | String/Handle | 관리를 위한 창 제목 및 가시성 상태를 포함한 메타데이터입니다. |
로드 중
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