install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/openclaw/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/ahsbnb/live-replay-analyzer" ~/.claude/skills/openclaw-skills-live-replay-analyzer && rm -rf "$T"
OpenClaw · Install into ~/.openclaw/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/openclaw/skills "$T" && mkdir -p ~/.openclaw/skills && cp -r "$T/skills/ahsbnb/live-replay-analyzer" ~/.openclaw/skills/openclaw-skills-live-replay-analyzer && rm -rf "$T"
manifest:
skills/ahsbnb/live-replay-analyzer/SKILL.mdsource content
SKILL.md for live-replay-analyzer
Description
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。
Configuration
1. API 配置 (必需)
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。
2. 数据目录结构
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)
How to Use
Parameters
(必填): 客户名称,对应--client
目录。input/{client}/
(必填): 直播场次名称,对应--session
目录。input/{client}/{session}/
(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--call-model
目录;否则只输出提示词。output/
Example Invocation
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
Output
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。