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在 OpenClaw 中安装
/install claw-value
功能描述
OpenClaw Claw度评估系统 - 量化你的 AI 自动化能力,生成龙虾能力估值趣味评估报告。支持16套主题、5级Mock数据、游戏化展示。
使用说明 (SKILL.md)
🦞 ClawValue - OpenClaw 能力估值系统
量化你在 OpenClaw 上的 AI 自动化能力,生成趣味化的"龙虾能力估值"评估报告。
📦 安装依赖
在项目根目录执行:
cd 到skill安装目录/clawValue
pip install -r requirements.txt
或手动安装:
pip install flask requests
🔑 配置(可选)
DASHSCOPE_API_KEY - 百炼 API 密钥
export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key"
说明:
- ✅ 不配置也能使用:数据采集、评估分析、页面展示
- ❌ 不配置无法使用:龙虾海报图片生成(会跳过图片相关功能)
🚀 快速开始
方式一:一键启动(推荐)
python scripts/server.py
访问:http://localhost:5002
方式二:自定义参数
# 指定端口
python scripts/server.py --port 8080
# 监听所有网卡(支持局域网/公网访问)
python scripts/server.py --host 0.0.0.0 --port 5002
# 完整参数
python scripts/server.py -H 0.0.0.0 -p 5002
参数说明:
| 参数 | 简写 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
--host |
-H |
127.0.0.1 | 绑定地址,0.0.0.0 允许外部访问 |
--port |
-p |
5002 | 服务端口 |
⚠️ 远程访问注意:
- 使用
--host 0.0.0.0才能从其他设备访问 - 确保防火墙/安全组开放对应端口
- 云服务器需要配置安全组白名单
🌐 访问地址
默认页面
http://localhost:5002
带锐评内容访问
http://localhost:5002/?clawJudge=这是大型生成的锐评内容
URL 参数:
clawJudge- 自定义锐评内容(URL编码)
示例:
# 中文内容需要 URL 编码
curl "http://localhost:5002/?clawJudge=$(python3 -c 'import urllib.parse; print(urllib.parse.quote(\"你的锐评内容\"))')"
🔄 交互模式
模式一:独立服务模式
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 安装依赖 │
│ pip install flask requests │
│ │
│ 2. 配置百炼API(可选) │
│ export DASHSCOPE_API_KEY="xxx" │
│ └─ 不配置:影响图片生成,不影响分析服务 │
│ │
│ 3. 启动服务 │
│ python scripts/server.py │
│ │
│ 4. 访问页面 │
│ http://localhost:5002 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
特点:
- 自动采集 OpenClaw 数据
- 内置 AI 生成锐评内容
- 完整的页面展示
模式二:API 集成模式
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 安装依赖 │
│ pip install flask requests │
│ │
│ 2. 配置百炼API(可选) │
│ export DASHSCOPE_API_KEY="xxx" │
│ │
│ 3. 调用 API 获取数据 │
│ GET /api/ → 返回评估数据 JSON │
│ │
│ 4. 生成锐评内容 │
│ 调用大模型 API,结合数据生成锐评 │
│ │
│ 5. 传入页面展示 │
│ http://host:port/?clawJudge=锐评内容 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
特点:
- 数据与展示分离
- 可集成到其他系统
- 支持自定义锐评逻辑
📡 API 接口
获取评估数据
GET /api/
响应示例:
{
"success": true,
"data": {
"depth_level": 2,
"value_estimation": {
"amount": 2500,
"currency": "CNY"
},
"skills": {
"total": 12,
"custom": 10,
"categories": {
"社交媒体": 3,
"工具效率": 2,
"自动化": 2
}
},
"sessions": {
"total": 1500,
"active_days": 15
},
"evaluation": {
"skill_score": 45,
"automation_score": 35,
"integration_score": 30
},
"achievements": [
"🎮 新手上路",
"🦞 初级玩家"
],
"log_stats": {
"info_count": 1200,
"warn_count": 200,
"error_count": 100,
"tool_calls": 150
}
}
}
字段说明
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
depth_level |
int | 使用深度等级 (1-5) |
value_estimation.amount |
int | 估值金额(元) |
skills.total |
int | 技能总数 |
skills.custom |
int | 自定义技能数 |
skills.categories |
object | 技能分类统计 |
sessions.total |
int | 日志条目总数 |
sessions.active_days |
int | 活跃天数 |
evaluation.skill_score |
int | 技能评分 (0-100) |
evaluation.automation_score |
int | 自动化评分 (0-100) |
evaluation.integration_score |
int | 集成评分 (0-100) |
achievements |
array | 成就列表 |
log_stats.* |
int | 日志统计数据 |
生成龙虾海报
POST /api/generate-image
Content-Type: application/json
{
"level": 2,
"title": "初级玩家",
"roast": "你的技能树已经点亮了一半..."
}
注意: 需要配置 DASHSCOPE_API_KEY
🎮 等级体系
| 等级 | 名称 | 特征 |
|---|---|---|
| Lv.1 | 入门小白 | 刚接触 OpenClaw,基础交互 |
| Lv.2 | 初级玩家 | 开始使用自定义技能 |
| Lv.3 | 中级开发者 | 多技能协作,自动化场景 |
| Lv.4 | 高级工程师 | 多 Agent,复杂工作流 |
| Lv.5 | 龙虾大师 | 全方位自动化,Proactive 模式 |
📂 项目结构
clawvalue/
├── SKILL.md # 技能说明(本文件)
├── requirements.txt # Python 依赖
├── lib/ # 核心库代码
│ ├── __init__.py
│ ├── collector.py # 数据采集(技能扫描、日志解析)
│ ├── constants.py # 常量定义(分类、来源)
│ ├── evaluation.py # 评估逻辑
│ ├── schemas.py # 数据模型
│ ├── image_generator.py # 图片生成(万象API)
│ ├── parser.py # 日志解析器
│ └── achievements.py # 成就定义
├── scripts/ # 可执行脚本
│ ├── server.py # Flask 服务入口
│ └── gen_icons.py # 批量生成成就图标
├── web/ # 前端资源
│ ├── index.html # 单文件前端
│ └── images/ # 图片资源
│ └── achievements/ # 成就图标
└── docs/ # 文档和设计资料
🎨 主题系统
支持 16 套精美主题:
| 主题名 | 说明 | 类型 |
|---|---|---|
| deep-sea | 深海龙虾(默认) | 深色 |
| neo-brutalist | 新野兽派设计 | 特色 |
| fresh-garden | 清新花园 | 浅色 |
| cyber-neon | 赛博霓虹 | 深色 |
| retro-type | 复古打字机 | 浅色 |
| minimal-ink | 极简水墨 | 浅色 |
| dark-forest | 暗夜森林 | 深色 |
| summer-beach | 夏日海滩 | 浅色 |
| candy-land | 糖果乐园 | 浅色 |
| dark-gothic | 暗黑哥特 | 深色 |
| vaporwave | 蒸汽波 | 深色 |
| sakura-bloom | 樱花盛开 | 浅色 |
| pixel-game | 像素游戏 | 深色 |
| ocean-deep | 深海 | 深色 |
| music-rhythm | 音乐节奏 | 深色 |
| snow-peak | 雪峰 | 浅色 |
🔧 技术栈
| 组件 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | Python Flask |
| 前端 | 原生 HTML/CSS/JS |
| 样式 | oklch 颜色、CSS变量、动画 |
| 数据 | JSONL 日志解析、技能扫描 |
| 图片 | 阿里云万象API(可选) |
🦞 ClawValue v2.0 - 让 AI 能力量化变得有趣!
安全使用建议
Before installing or running this skill: 1) Review scripts/server.py, lib/image_generator.py and any network-calling code to see what external endpoints are contacted and which data is sent. 2) Expect the collector to read ~/.openclaw, openclaw.json, workspace/skills and /tmp/openclaw logs — these may contain API keys, webhook URLs or other secrets; if you have sensitive data there, do not run the service without isolating the environment. 3) Do not start the server with --host 0.0.0.0 on an untrusted host or without a firewall; prefer localhost binding for local testing. 4) Unless you inspect and trust the image-generation endpoint, avoid setting DASHSCOPE_API_KEY or other API keys. 5) Because the pre-scan found a base64-block prompt-injection pattern, manually inspect SKILL.md and code for any embedded/obfuscated content or commands before use. 6) If unsure, run the skill inside a sandbox/container and audit the network traffic and created DB (~/.openclaw/workspace/data/clawvalue.db) to confirm no sensitive information is exfiltrated.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: claw-value
Version: 1.0.0
The skill bundle is designed to evaluate OpenClaw usage by parsing local logs and configuration files. It is classified as suspicious due to a DOM XSS vulnerability in 'web/index.html' (via the 'clawJudge' URL parameter) and risky file access logic in 'lib/image_generator.py'. Specifically, the image generator uses a broad regular expression to extract API keys from '~/.openclaw/workspace/TOOLS.md', which could inadvertently capture and expose unrelated sensitive credentials. While these behaviors are aligned with the tool's stated purpose of gamified system evaluation, the lack of input sanitization and the potential for credential exposure present a meaningful security risk.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description align with the implementation: the package contains collectors, parsers, an evaluation engine, a Flask server and UI assets to aggregate OpenClaw usage and produce reports. The included modules (collector, parser, evaluation, DB model, image generator) are what you'd expect for an analytics/evaluation tool.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the user to run scripts/server.py which (per the code base) will '自动采集 OpenClaw 数据' by scanning ~/.openclaw, openclaw.json, workspace/skills and /tmp/openclaw logs. That is within the declared purpose but is broad: the collector reads user log files, skill directories and config files. The README also suggests calling '大模型 API' for generating '锐评' without specifying required model endpoints or credentials (vague guidance which could lead to data being sent to external services). The server can be bound to 0.0.0.0 (explicitly advised), which increases risk of exposing collected data publicly.
Install Mechanism
This is instruction-only; installation is via pip install -r requirements.txt (flask, requests). No remote binary downloads or obscure install URLs are used. Code is included in the bundle so nothing hidden is downloaded at install time.
Credentials
The skill requests no required environment variables but uses optional DASHSCOPE_API_KEY for image generation. More importantly, the collector reads local OpenClaw configuration, workspace skills, and /tmp/openclaw logs — these files may contain tokens, webhook URLs or other secrets. The SKILL.md does not enumerate or warn about all sensitive fields that may be collected. CLAWVALUE_DATA_DIR and default DB paths are used to store data in the user home directory.
Persistence & Privilege
The skill creates and stores a local SQLite DB (default under ~/.openclaw/workspace/data/clawvalue.db or path via CLAWVALUE_DATA_DIR). While 'always' is false, the server can be started to listen on all interfaces (0.0.0.0) which would expose the API/HTML UI and any collected data to the network. Combined with optional external API calls for image generation, this increases the blast radius if misconfigured.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install claw-value - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/claw-value触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
ClawValue v2.0.0 is a major upgrade for the OpenClaw能力估值系统, bringing more fun and richer features to AI automation skill assessment.
- 来看看你的OpenClaw价值如何吧
- 支持自动生成AI锐评评语,页面可快速带参数定制展示
- 增加支持16套精美主题和,页面与报告更炫彩
- 数据采集、技能扫描、日志解析全面升级,可量化多项使用行为
- 新增API数据输出、支持"独立服务"和"API集成"两种模式
- 可选集成万象API,支持生成“龙虾海报”趣味图片
- 前后端全部重构,文档更详尽,使用接入流程简化
元数据
常见问题
Claw-Value-Judge 是什么?
OpenClaw Claw度评估系统 - 量化你的 AI 自动化能力,生成龙虾能力估值趣味评估报告。支持16套主题、5级Mock数据、游戏化展示。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 356 次。
如何安装 Claw-Value-Judge?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install claw-value」即可一键安装,无需额外配置。
Claw-Value-Judge 是免费的吗?
是的,Claw-Value-Judge 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Claw-Value-Judge 支持哪些平台?
Claw-Value-Judge 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Claw-Value-Judge?
由 LazyYoun(@lazyyoun)开发并维护,当前版本 v1.0.0。
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