MCP HubMCP Hub
Volver a habilidades

clawdsense

openclaw
Actualizado 22 days ago
22 vistas
972
296
972
Ver en GitHub
Otrogeneral

Acerca de

La habilidad ClawdSense proporciona análisis de imágenes en tiempo real capturando fotos desde un dongle ESP32 y procesándolas instantáneamente con Groq Vision. Úsela cuando el dispositivo envíe imágenes mediante un comando `/photo` o pulsación de botón para realizar análisis de habitaciones, detección de ocupación y monitoreo ambiental. Funciona como un servicio que acepta cargas de fotos, las analiza y devuelve información estructurada.

Instalación rápida

Claude Code

Recomendado
Principal
npx skills add openclaw/skills -a claude-code
Comando PluginAlternativo
/plugin add https://github.com/openclaw/skills
Git CloneAlternativo
git clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/clawdsense

Copia y pega este comando en Claude Code para instalar esta habilidad

Repositorio GitHub

openclaw/skills
Ruta: skills/snail3d/voice-devotional/clawdsense-skill
0
archivebackupclawdbotclawdhubskill

Habilidades relacionadas

llamaguard

Otro

LlamaGuard es el modelo de Meta de 7-8B parámetros para moderar las entradas y salidas de LLM en seis categorías de seguridad como violencia y discurso de odio. Ofrece una precisión del 94-95% y puede implementarse usando vLLM, Hugging Face o Amazon SageMaker. Utiliza esta skill para integrar fácilmente filtrado de contenido y barreras de seguridad en tus aplicaciones de IA.

Ver habilidad

cost-optimization

Otro

Esta Skill de Claude ayuda a los desarrolladores a optimizar los costes en la nube mediante el ajuste de tamaño de recursos, estrategias de etiquetado y análisis de gastos. Proporciona un marco para reducir los gastos en la nube e implementar una gobernanza de costes en AWS, Azure y GCP. Úsala cuando necesites analizar los costes de infraestructura, ajustar el tamaño de los recursos o cumplir con restricciones presupuestarias.

Ver habilidad

quantizing-models-bitsandbytes

Otro

Esta habilidad cuantiza LLMs a precisión de 8 o 4 bits utilizando bitsandbytes, logrando una reducción de memoria del 50-75% con pérdida mínima de precisión. Es ideal para ejecutar modelos más grandes en memoria GPU limitada o para acelerar la inferencia, admitiendo formatos como INT8, NF4 y FP4. La habilidad se integra con HuggingFace Transformers y permite entrenamiento QLoRA y optimizadores de 8 bits.

Ver habilidad

dispatching-parallel-agents

Otro

Esta Skill de Claude despliega múltiples agentes para investigar y solucionar 3 o más problemas independientes de forma concurrente. Está diseñada para escenarios que involucran fallos no relacionados que pueden resolverse sin estado compartido o dependencias. Su capacidad principal es la resolución paralela de problemas, asignando un agente por cada dominio problemático independiente para maximizar la eficiencia.

Ver habilidad