Một kỹ năng dựa trên phương pháp luận để xác định vấn đề, khám phá giải pháp và lập kế hoạch triển khai bằng khung làm việc Shape Up.
Cách nhanh nhất để cài đặt kỹ năng trực tiếp từ thư viện.
npx clawhub@latest install shaping
Sao chép thư mục kỹ năng vào một trong những vị trí sau
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Ưu tiên: Không gian làm việc > Cục bộ > Gói sẵn
Sao chép prompt này vào OpenClaw để tự động cài đặt.
Giúp tôi cài đặt shaping bằng Clawhub. Nếu Clawhub chưa
Nhận các tệp kỹ năng gốc dưới dạng lưu trữ ZIP.
Kỹ năng này mang phương pháp Shape Up vào tác nhân AI của bạn, cho phép bạn lặp lại các định nghĩa vấn đề và các tùy chọn giải pháp trước khi bắt đầu viết mã. Nó thu hẹp khoảng cách giữa các ý tưởng sản phẩm cấp cao và việc triển khai kỹ thuật bằng cách sử dụng Openclaw Skills để thiết kế bảng mạch (breadboard) các hệ thống thành các khả năng tương tác của giao diện người dùng (UI) và mã nguồn. Điều này đảm bảo một nền tảng kiến trúc vững chắc bằng cách tách biệt những gì bạn cần khỏi cách bạn có thể xây dựng nó.
Bằng cách tích hợp cách tiếp cận có cấu trúc này, các nhà phát triển có thể thực hiện kiểm tra độ phù hợp (fit checks) để xem vấn đề nào đã được giải quyết và vấn đề nào chưa trước khi bắt đầu triển khai. Cho dù bạn đang lập sơ đồ cho một hệ thống hiện có hay khám phá một tính năng mới, kỹ năng này cung cấp các ký hiệu và logic cần thiết để duy trì tính nhất quán trong suốt vòng đời phát triển trong Openclaw Skills.
Để tích hợp kỹ năng này vào quy trình làm việc của bạn, bạn phải bao gồm các tài liệu tham khảo về định hình và thiết kế bảng mạch trong đường dẫn dự án của mình. Điều này cho phép tác nhân truy cập các quy tắc phương pháp luận do Openclaw Skills cung cấp.
# Ví dụ về cách tổ chức các tệp tham chiếu bắt buộc
mkdir -p references
cp shaping.md references/shaping.md
cp breadboarding.md references/breadboarding.md
Kỹ năng này tổ chức dữ liệu khám phá sản phẩm thông qua một hệ thống ký hiệu cụ thể và các bảng có cấu trúc.
| Cấp độ | Ký hiệu | Ý nghĩa |
|---|---|---|
| Yêu cầu | R0, R1... | Các ràng buộc vấn đề được sử dụng để kiểm tra độ phù hợp |
| Hình dạng | A, B, C... | Các tùy chọn giải pháp cấp cao |
| Thành phần | C1, C2... | Các phần nằm trong một hình dạng cụ thể |
| Lựa chọn thay thế | C3-A, C3-B | Các cách tiếp cận khác nhau cho một thành phần cụ thể |
Ngoài ra, các bảng khả năng tương tác theo dõi Vị trí, Thành phần, Điều khiển và Kết nối (luồng Dữ liệu và Điều khiển).
Đang tải
Một công cụ AI tinh vi giúp chuyển đổi các bức ảnh thông thường thành các đường nét trang tô màu đen trắng chất lượng cao, có thể in được.

Một công cụ CLI tinh vi để giám sát trạng thái sẵn có của trạm sạc xe điện thông qua dữ liệu Google Places.

Một tiện ích CLI chuyên dụng chuyển đổi dữ liệu JSON sang định dạng TOON để đạt được mức tiết kiệm khoảng 40% mức sử dụng ngữ cảnh token.

BKMRK là một công cụ đánh dấu trang được hỗ trợ bởi AI, giúp phân tích nội dung như bản ghi âm YouTube và kho lưu trữ GitHub để chấm điểm mức độ liên quan của chúng đối với các dự án lập trình cụ thể của bạn.

Một kỹ năng theo dõi sức khỏe hàng ngày kết nối dữ liệu sinh lý WHOOP với tác nhân AI của bạn để đưa ra các thông tin chi tiết về phục hồi buổi sáng có thể hành động.

Hệ thống quản lý email đa tài khoản bảo mật cao với hỗ trợ IMAP/SMTP, gửi thư đi đáng tin cậy và lưu trữ tự động.








































