Requirements
- Target platform
- OpenClaw
- Install method
- Manual import
- Extraction
- Extract archive
- Prerequisites
- OpenClaw
- Primary doc
- SKILL.md
根据用户的功能需求,完成与 VeADK 相关的功能。
根据用户的功能需求,完成与 VeADK 相关的功能。
Hand the extracted package to your coding agent with a concrete install brief instead of figuring it out manually.
I downloaded a skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder and install it by following the included instructions. Tell me what you changed and call out any manual steps you could not complete.
I downloaded an updated skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder, compare it with my current installation, and upgrade it while preserving any custom configuration unless the package docs explicitly say otherwise. Summarize what changed and any follow-up checks I should run.
本技能可以根据用户的需求,生成符合要求的 VeADK Agent 代码,或完成 VeADK 相关功能。
用户简要描述了其功能需求,并希望构建一个 Agent 来完成; 用户希望可以将已有的 Langchain/Langgraph 代码转化为 VeADK Agent 代码 用户希望可以将已有的 Dify 工作流转化为 VeADK Agent 代码
下面是本技能不同的组件能力。
请你遵循以下步骤: 分析用户需求,生成对应的 Agent 系统结构,参考 references/generator/analyze.md 提示词优化,参考 references/generator/refine_prompt.md 生成 Agent 代码,参考 references/generator/coding.md
请你遵循以下步骤: 分析原有 Langchain 或 Langgraph 代码 将原有代码改为 VeADK Agent,对应关系详见 references/converter/langchain_rules.md 参照 references/common/ 目录内的文档来生成 VeADK 代码
请你遵循以下步骤: 分析原有 Dify 工作流 DSL(一般为一个 Yaml 格式文件) 将原有代码改为 VeADK Agent,对应关系详见 references/converter/dify_rules.md 参照 references/common/ 目录内的文档来生成 VeADK 代码
在完成 Agent 代码编写后,调用脚本保存代码产物: agent_name/__init__.py: 固定内容为 from . import agent # noqa agent_name/agent.py:包含所有智能体的代码 其中,agent_name 是你认为合适的 Agent 的名称。 脚本调用方法为: python save_file.py --path ... --content ...
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