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The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.
Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
A direct command skips the review prompt. Inspect the source before running it.
npx skills add https://github.com/GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ --skill live-replay-analyzerThe command stays on one line. Scroll horizontally to inspect it before copying.
Prefer a local copy? Download the files currently available to SkillsMP.
超级简历 WonderCV 出品，3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师（面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略）。 触发条件：用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备，或提到 CV/简历/求职。 不触发条件：用户讨论普通写作（非简历）、询问其他文档， 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式：(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容)；(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
Based on SOC occupation classification
Showing SKILL.md
| name | live-replay-analyzer |
| description | (已验证) 根据客户和场次，自动生成详细的《直播复盘与成长规划报告》。 |
| metadata | {"version":"1.0.0","source":"https://github.com/your-repo/live-replay-analyzer","author":"an","tags":["live-streaming","replay","analysis","report","marketing"],"license":"MIT","requirements":["python","pip:aiohttp","pip:requests"]} |
这是一个专业的直播复盘工具，它根据指定的客户名称和直播场次，自动读取相关的直播数据、用户画像和直播话术，生成一份详尽的《直播复盘与成长规划报告》。
该技能采用"AI 代理作为总调度 (Agent as Orchestrator)"的模式，由 AI 代理负责数据验证、脚本执行和最终报告交付。
本技能需要配置一个用于生成报告的 API 密钥。请在 ~/.openclaw/config.json 中添加以下配置：
{
"review_api_key": "YOUR_API_KEY",
"review_api_url": "https://api2.aigcbest.top/v1/chat/completions"
}
review_api_url 是可选的，默认值为 https://api2.aigcbest.top/v1/chat/completions。
本技能期望数据文件按照以下结构存放在 input/ 目录中：
input/
└── {客户名称}/
└── {场次名称}/
├── data.txt # 直播数据 (必需)
├── profile.txt # 用户画像 (必需，或由 AI 从 profile.png 生成)
└── script.txt # 直播话术 (必需)
--client (必填): 客户名称，对应 input/{client}/ 目录。--session (必填): 直播场次名称，对应 input/{client}/{session}/ 目录。--call-model (可选): 添加此参数后，脚本会直接调用模型生成报告并保存到 output/ 目录；否则只输出提示词。模式 A：仅生成提示词 (由 AI 代理进行分析和交付)
# AI 应动态查找 python 路径
python path/to/analyzer.py --client "客户 A" --session "2026-03-26"
模式 B：直接生成报告文件
# AI 应动态查找 python 路径
python path/to/analyzer.py --client "客户 A" --session "2026-03-26" --call-model
报告文件将保存在 output/{客户名称}/{场次名称}/ 目录下，文件名格式为：{客户名称}-{场次名称}_report_{时间戳}.md。