一种专门的集成方式，通过 OpenRouter 将具有可见推理和多模态能力的 StepFun AI 模型引入您的终端。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install stepfun-openrouter-v2
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 stepfun-openrouter-v2。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
更倾向于下载？
获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
什么是 StepFun via OpenRouter？
stepfun-openrouter 技能是一个强大的工具，旨在弥合开发人员与 StepFun 先进人工智能模型之间的差距。通过利用 OpenRouter API，该技能允许用户在现有的命令行环境中利用 Step-3.5 Flash 和 Step-3 等高性能推理模型。作为不断增长的 Openclaw Skills 库的一部分，它提供了一种标准化的方式来与尖端 AI 进行交互，而无需为每个供应商进行单独的实现。
此集成专注于透明度和速度。它为开发人员提供了一个免费层级，以便快速测试和迭代，同时也为更密集的应用提供生产级端点。通过将其纳入您的 Openclaw Skills 集合，您将能够实时观察 AI 的推理过程，这对于调试复杂逻辑并确保高质量输出至关重要。
StepFun via OpenRouter 应用场景
- 使用 Step-3.5 Flash 免费层级部署快速、且具成本效益的 AI 助手。
- 通过利用可见推理来查看模型如何得出结论，从而调试复杂的 AI 逻辑。
- 开发需要同时处理文本和图像数据的多模态应用。
- 构建需要低延迟流式响应的自动化 CLI 工作流。
StepFun via OpenRouter 工作原理
- 该技能使用存储在环境变量中的用户提供的 API 密钥与 OpenRouter API 进行交互。
- 用户通过 stepfun-cli 发布命令，指定模型选择和推理切换等参数。
- 该技能将请求格式化并通过 OpenRouter 路由到相应的 StepFun 模型端点。
- 响应数据（包括思维链推理和最终答案）将流式传输回用户的终端。
StepFun via OpenRouter 配置指南
要开始将此功能添加到您的 Openclaw Skills 中，请按照以下步骤操作：
- 访问 OpenRouter 密钥页面生成 API 密钥。
- 通过导出密钥来配置您的环境：
export OPENROUTER_API_KEY="your-key-here"
- 使用 ClawHub 包管理器安装该技能：
clawhub install stepfun-openrouter
StepFun via OpenRouter 数据架构与分类体系
该技能通过特定的 CLI 参数和环境变量管理交互数据。以下是主要的配置模式：
| 属性 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| OPENROUTER_API_KEY | 环境变量 | 与 OpenRouter 服务进行身份验证时所需。 |
| model | CLI 选项 | 定义要针对的 StepFun 模型（例如 step-3.5-flash）。 |
| --reasoning | CLI 标志 | 启用模型内部推理过程的检索和显示。 |
StepFun via OpenRouter 高级特性
- 支持可见推理，以审计 AI 的决策过程。
- 为交互式实时应用提供高速响应流。
- 多模态支持，允许进行高级图像和文本分析。
- 访问 Step-3.5 Flash 免费层级，在 Openclaw Skills 内进行低成本开发和测试。
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