通常编辑视频意味着打开时间线编辑器、拖拽片段、点击菜单。对于重复性操作——裁剪片头、给一批片段加字幕、调整 10 个视频的颜色——这种手动循环会耗掉几个小时。 这个用例把视频编辑变成了一场对话。描述你想改什么，丢进文件，拿到结果。没有时间线，没有 GUI。 能做什么 用自然语言描述时间戳，裁剪、切割、合并片段 添加背景音乐，自动闪避人声 从语音生成字幕并烧录（支持 50+ 种语言） 调色（"暖一点"、"跟第一个片段色调一致"） 裁剪为竖屏，适配 TikTok/Reels/Shorts 批量处理多个文件，应用相同编辑 所需技能 video-editor-ai — 基于聊天的视频剪辑，支持背景音乐、字幕和导出 ai-subtitle-generator — 自动字幕、字幕烧录、SRT 导出 如何设置 安装技能： clawhub install video-editor-ai clawhub install ai-subtitle-generator 把视频文件丢进聊天，描述你的编辑需求： 把这段视频从 0:15 裁剪到 1:30，加一段背景音乐（要欢快的）， 然后烧录英文字幕。 批量处理时，描述处理模式： 我有 5 个片段在 /videos/raw/，对每个片段： - 裁剪为 9:16 竖屏 - 在底部添加自动生成的字幕 - 导出为 mp4 AI 智能体会处理 API 调用、轮询完成状态，并把处理好的文件送回聊天窗口。 小贴士 时间戳和输出格式要说清楚（"导出为 1080p 的 mp4"） 做字幕时，如果源语言不是英语，请说明源语言 调色最好用参考描述（"暖色调日落氛围"），而非技术参数 避免上传敏感素材（人脸、证件、机密截图），除非已确认服务商的数据保留和隐私政策 ...

AionUi 是一款免费开源的桌面应用，将 OpenClaw 作为一等公民智能体与 12+ 个其他智能体（Claude Code、Codex、Qwen Code 等）并列运行，内置OpenClaw 部署专家用于安装、诊断和修复——包括当 OpenClaw 宕机且你不在机器旁时的远程救援功能。你可以从桌面协同 UI 使用 OpenClaw，远程时通过 Telegram 或 WebUI 访问，并在连接失败时远程修复。 为什么选择 OpenClaw + AionUi 如果你想要…AionUi 提供… 使用带真实桌面 UI 的 OpenClaw协同工作空间，可以看到 OpenClaw（及其他智能体）读写文件、运行命令、浏览网页——不仅仅是终端/聊天。 当 OpenClaw 损坏且你身处远程时修复它通过 Telegram 或 WebUI 从任何地方打开 AionUi → 使用 OpenClaw 部署专家来运行 openclaw doctor、修复配置、重启网关。许多用户依赖此功能。 一个地方管理 OpenClaw + 其他智能体OpenClaw、内置智能体、Claude Code、Codex 等都在一个应用中；切换或并行运行，所有智能体共享同一 MCP 配置。 远程访问你的 OpenClawWebUI、Telegram、Lark、钉钉——从手机或其他设备对话同一个 AionUi 实例（从而对话 OpenClaw）。 痛点 你已经在使用 CLI 或 Telegram 上的 OpenClaw，但： 你想看到智能体在做什么（文件、终端、网页），而不是从日志中推断。 当 OpenClaw 无法连接且你不在机器旁时，你无法运行 openclaw doctor...

阅读 arXiv 论文意味着下载 PDF、在切换阅读不同论文时丢失上下文、以及费力解析密集的 LaTeX 符号。你想在阅读、分析和对比论文时如对话般自然流畅，而无需离开工作环境。 这个工作流将你的智能体转变为研究阅读助手： 通过论文 ID 获取任意 arXiv 论文，获得清晰可读的文本（LaTeX 自动展开） 先浏览论文结构——列出章节让你决定读什么，再决定是否阅读全文 快速浏览多篇论文的摘要，筛选阅读清单 让智能体总结、对比或点评特定章节 结果会本地缓存——再次查阅同一篇论文时瞬间加载 所需技能 arxiv-reader 技能（3 个工具：arxiv_fetch、arxiv_sections、arxiv_abstract） 无需 Docker 或 Python——该技能使用 Node.js 内置功能即可独立运行。它直接从 arXiv 下载，解压 LaTeX 源码，自动展开引用。 设置方法 从 Prismer 仓库 安装 arxiv-reader 技能——将 skills/arxiv-reader/ 目录复制到你的 OpenClaw 技能文件夹中。 安装后即可使用。按以下方式提示 OpenClaw： 我正在研究 [主题]。这是我的工作流程： 1. 当我给你一个 arXiv ID（如 2301.00001）时： - 先获取摘要，让我判断是否相关 - 如果我说"阅读它"，获取全文（默认移除附录） - 总结关键贡献、方法论和结果 2. 当我给你多个 ID 时： - 获取所有摘要，给我一个对比表格 - 按与研究主题的相关性排序 3....

痛点 故事起源： 一位"老派 LANero"父亲想为他的女儿 Susana（3岁）和 Julieta（快出生了）创建一个安全、无广告、高质量的游戏门户。现有网站充斥着垃圾信息、激进广告和欺骗性按钮（暗黑模式），让他的幼儿感到沮丧。 挑战： 构建一个"干净、快速、简单"的门户是容易的部分。真正的挑战是40+ 款教育游戏填充进去，且要针对特定的发展阶段（0-15岁），却没有一个开发团队。对于单亲开发者来说，手动开发太慢了，而维护几十款游戏的一致性更是一场噩梦。 功能 这个用例定义了一个"游戏开发者智能体"，能够自主管理游戏创建和维护的整个生命周期。工作流执行 "Bug 优先" 策略——智能体必须先检查并修复已报告的 Bug，然后才能开发新功能。 效率： 这条流水线每 7 分钟就能产出 1 款新游戏或 1 个 Bug 修复。智能体不知疲倦地迭代 41+ 款计划游戏积压队列，在创建新内容和修正上一周期的检测问题之间交替进行。 当路径通畅时，智能体： 选择：根据"轮循"策略从队列（development-queue.md）中识别下一个游戏，以平衡各年龄组的内容。 实现：编写游戏的 HTML5/CSS3/JS 代码，严格遵守 game-design-rules.md（无框架、移动优先、可离线运行）。 注册：自动将游戏元数据添加到中央注册表（games-list.json）。 文档：更新 CHANGELOG.md 和 master-game-plan.md 状态。 部署：处理 Git 工作流——拉取主分支、创建特性分支、使用约定式提交提交变更、合并回去。 提示词 这个工作流的核心是给智能体的系统指令。这个提示词将 LLM 转变为遵守项目严格结构的纪律严明的开发者。 （注： 实际生产环境中使用的提示词是西班牙语 (es-419)，以匹配项目的目标受众（拉丁美洲儿童）和潜在的地区贡献者。以下版本为此文档翻译而来。） 你是一位精通 Web 游戏开发和儿童用户体验的专家。 你的目标是开发生产队列中的下一个游戏。 请先阅读并分析以下上下文文件，然后再开始： 1. BUG 上下文（最高优先级 - 关键）： @[bugs/] （检查此文件夹。如果有文件，你的任务是修复 **仅第一个文件**（按字母顺序）。暂时忽略其余 Bug 和游戏队列）。 2. 队列上下文（下一个游戏是什么）： @[development-queue.md] ...

管理包含多个并行工作流的复杂项目令人筋疲力尽。你不断切换上下文，跨工具追踪状态，手动协调交接。 这个用例实现了一种去中心化的项目管理模式——子智能体自主处理任务，通过共享状态文件进行协调，而不是依赖中央调度器。 痛点 传统的调度器模式会产生瓶颈——主智能体变成了交通警察。对于复杂项目（多仓库重构、研究冲刺、内容流水线），你需要能够并行工作、无需持续监督的智能体。 功能 去中心化协调：智能体读写共享的 STATE.yaml 文件 并行执行：多个子智能体同时处理独立任务 无调度器开销：主会话保持精简（CEO 模式——仅负责策略） 自我文档化：所有任务状态持久化存储在版本控制文件中 核心模式：STATE.yaml 每个项目维护一个 STATE.yaml 文件作为唯一真相源： # STATE.yaml - 项目协调文件 project: website-redesign updated: 2026-02-10T14:30:00Z tasks: - id: homepage-hero status: in_progress owner: pm-frontend started: 2026-02-10T12:00:00Z notes: "正在处理响应式布局" - id: api-auth status: done owner: pm-backend completed: 2026-02-10T14:00:00Z ...