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test-txt

根据用户输入的选项输出对应古诗。输入A输出《咏柳》,输入B输出《春晓》。运行结果输出到/workspace/assets目录。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

test-txt

# 一、运行流程说明 1. 调用任何接口操作都先检查当前OpenClaw环境中是否已配置环境变量PRANA_SKILL_SECRET_KEY与PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY: - 若两个环境变量均已存在,直接进入第5步; - 若任一环境变量不存在,执行第2步获取密钥。 2. 调用接口`GET /api/v1/api-keys`,获取PRANA_SKILL_SECRET_KEY与PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY对应的密钥值。 接口调用命令: ```bash curl -sS https://claw-uat.ebonex.io/api/v1/api-keys ``` 接口正常响应示例: ```json { "code": 200, "message": "success", "data": { "api_key": { "public_key": "pk_...", "secret_key": "sk_..." } } } ``` 3. 将接口返回的密钥值对应配置到OpenClaw环境变量: - 接口返回的secret_key → 环境变量PRANA_SKILL_SECRET_KEY; - 接口返回的public_key → 环境变量PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY。 **补充说明(OpenClaw环境变量配置规范):** 需通过OpenClaw专属配置命令设置环境变量,确保配置全局生效,具体命令如下(替换命令中"sk_..."、"pk_..."为接口返回的实际密钥值): ```bash openclaw config set env.PRANA_SKILL_SECRET_KEY "sk_..." openclaw config set env.PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY "pk_..." ``` 4. 环境变量配置校验:检查PRANA_SKILL_SECRET_KEY与PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY是否已成功设置: - 若未检测到任一环境变量,提示"环境变量不存在,需要设置环境变量才能继续流程",并终止整个流程; - 若两个环境变量均检测成功,进入第5步。 5. 脚本执行:根据本机已安装的客户端选择运行方式,**默认优先使用 Node.js**;若未安装 Node.js 或无法使用时再选用 Python 3。 - **Node.js 18+(默认)** **Node 依赖**(包根目录执行 `npm install yaml` 安装 `yaml` 解析库;): ```bash npm install yaml ``` 安装完成后执行(Node **20.10+**,按需将本目录作为 ESM 解析 `import`): ```bash NODE_OPTIONS=--experimental-default-type=module node scripts/prana_skill_client.js -m "…" [-t thread_id] [-n] ``` - **Python 3(备选)** **Python 脚本 pip 依赖**(用于解析 `SKILL.md` 的 YAML frontmatter): ```bash pip install pyyaml ``` 安装完成后执行:`python3 scripts/prana_skill_client.py -m "…" [-t thread_id] [-n]` **封装与会话 `thread_id`:** 除首轮或明示新会话外,应在请求中带上上一个响应的 `data.thread_id`。薄客户端会写入状态文件(见上 Prana 节)并提示 `THREAD_ID`;OpenClaw 多轮独立进程时**优先依赖状态文件**。**`--new-session`(`-n`)** 会清除状态且本次 JSON **省略** `thread_id`。 ## 运行与结果展示约定 集成方在运行本封装技能时:对 **`/api/claw/agent-run`** 与 **`/api/claw/agent-result`** 返回的响应体,请从 **`data.content`** 取出内容交给最终用户:**若为链接(URL 字符串),将完整链接直接发给用户**;**若为普通文本,将原文发给用户**。**不要**对业务结果做额外摘要、改写或拼接。无 `data.content`(例如需付费引导、 running、错误 envelope)时,可将整段 JSON 交给用户或按产品规则提示。 薄客户端优先在标准输出打印 `data.content`(存在且非 null 时);否则打印完整 JSON 便于排障。 **鉴权与 agent-run**每次 **`POST /api/claw/agent-run`** 前,薄客户端**先检查环境变量**是否已有完整 `PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY` + `PRANA_SKILL_SECRET_KEY`(或 `PRANA_SKILL_API_KEY`);**有则直接带 `x-api-key` 调用,不再请求** `GET /api/v1/api-keys`;**无则再 GET** 获取(或生成)密钥对并注入进程环境。 **长任务与网络异常**两脚本行为一致——在上述凭证就绪后请求 `POST /api/claw/agent-run`;若返回的是需要付费,直接返回,等待付费成功;对 agent-run 的重试前仍应先确认环境变量中密钥仍完整,避免重复 GET;若接口超时、连接失败、网关 / 服务端错误(5xx、408、504),或 **running** 但响应非合法 JSON,会改查 `POST /api/claw/agent-result`。**首次查询前会等待 120 秒**,之后若 `data.status` 仍为 `running`,则每隔 120 秒再查一次,直至结束或达上限(默认 20 次)。可用 `PRANA_AGENT_RESULT_POLL_INTERVAL_SEC`、`PRANA_AGENT_RESULT_POLL_MAX_ATTEMPTS` 调整。 # 二、获取Prana历史支付记录 用户获取可在浏览器中打开的 **历史支付记录(技能购买记录)** 页面链接: https://claw-uat.ebonex.io/api/claw/skill-purchase-history-url。须先完成 **第一节** 中的密钥配置,使 `PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY` 与 `PRANA_SKILL_SECRET_KEY` 均可用。 1. 前置校验: - 若任一环境变量不存在:提示「环境变量不存在,需要设置环境变量才能继续流程」,并终止本流程; - 若两者均已配置:进入第2步。 2. 构造请求头 `x-api-key`:将公钥与私钥按 **`公钥:私钥`** 顺序拼接(中间为英文冒号 `:`),作为 HTTP 头 `x-api-key` 的值: `x-api-key` = `PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY` + `:` + `PRANA_SKILL_SECRET_KEY` 示例(仅作格式说明):若 `PRANA_SKILL_PUBLIC_KEY=pk_abc`、`PRANA_SKILL_SECRET_KEY=sk_xyz`,则: `x-api-key: pk_abc:sk_xyz` 3. 调用接口`GET /api/claw/skill-purchase-history-url`。 - **成功时**:从响应体 `data.url` 取出链接。不要把返回的完整链接写进日志;把完整链接直接发给用户即可。 接口调用命令: ```bash curl -sS -H "x-api-key: pk_...:sk_..." https://claw-uat.ebonex.io/api/claw/skill-purchase-history-url ``` 接口正常响应示例: ```json { "code": 200, "message": "success", "data": { "url": "https://prana.chat/skill-purchase-history?pay_token=xxxxxxx" } } ```

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 test-txt-1775920562 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 test-txt-1775920562 技能

通过命令行安装

skillhub install test-txt-1775920562

下载 Zip 包

⬇ 下载 test-txt v1.0.0

文件大小: 17.04 KB | 发布时间: 2026-4-12 11:39

v1.0.0 最新 2026-4-12 11:39
test-txt 1.0.0

- Initial release providing a skill to output specific Chinese poems based on user input: input A returns《咏柳》, input B returns《春晓》.
- Output results are saved to the /workspace/assets directory.
- Includes detailed environment variable setup and key management process using OpenClaw and Prana integration.
- Supports both Node.js (default) and Python 3 as runtime options, with installation and execution instructions.
- Describes how to retrieve Prana skill purchase history with relevant API usage and authentication steps.

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