SKILL 使用手册

要在视美泰AI龙虾平台上调用具体 SKILL（定时提醒 / VLM / OCR / 巡检等）。本章列出每个 SKILL 的依赖、调用方式、性能指标。

如果还没部署 OpenClaw + ClawChips，请先看 ch05 一键部署 QQ 机器人 和 ch01 ClawChips 架构与原理。

ClawChips 内置了一系列基于 RK182X 模组运行的算法 SKILL，可通过 QQ 机器人直接对话触发。

部分 SKILL（rk-vl / rk-ocr）依赖 RK182X NPU；其他 SKILL（rk-rag / morning-briefing）在 CPU 或云端运行。

1. 使用前提

  1. 算法模型已安装：SKILL 固件不含 ASR/TTS/VLM 模型权重，需从视美泰渠道获取后放到 /userdata/models/ 目录下
  2. RK182X NPU 正常：rknn3_transfer_proxy devices 能列出已挂载设备
  3. OpenClaw Gateway 运行中：负责消息路由
  4. 未启动重量级本地 LLM：NPU 板载 DRAM 有限（5 GB），大模型（≥7B）与 NPU SKILL 不建议同时运行

端云协同推荐配置：云端 LLM（DeepSeek / MiniMax）处理对话推理 + 本地 NPU 跑 VLM/OCR/ASR/TTS。轻量本地 LLM（≤3B）可与 SKILL 共存。

2. rk-remind 定时提醒

通过 QQ 机器人对话创建、查询、取消提醒，支持一次性和周期性任务。

用户说法Agent 行为
"5分钟后提醒我喝水"创建一次性提醒
"每天8点提醒我打卡"创建 cron 0 8 * * *
"工作日9点提醒开会"创建 cron 0 9 * * 1-5
"我有哪些提醒"查询列表
"取消喝水提醒"查询后删除

2.1 调用方式

底层使用 openclaw cron 命令：

openclaw cron add --name "..." --cron "..." --channel qqbot --to "..."
openclaw cron list
openclaw cron remove <id>

帮助：

openclaw cron --help

实测输出：

[plugins] plugins.allow is empty; discovered non-bundled plugins may auto-load: clawchips ...
[plugins] [ClawChips] rkllm provider already configured; skipping registration
[plugins] [RouterPipeline] Registered router: rules-router (tier 2)
[plugins] [ClawChips] Router pipeline ready
[plugins] [ClawChips] Hooks registered (before_model_resolve, before_prompt_build, before_tool_call, after_tool_call, llm_output, session_end)
[plugins] [ClawChips] Dashboard at /plugins/clawchips/dashboard/ (config: /home/linaro/.openclaw/clawchips.yaml)
[plugins]
[qqbot-channel-api] Registered QQ channel API proxy tool
[qqbot-remind] Registered QQBot remind tool
No cron jobs.

注意：openclaw cron list 输出会有 ClawChips 插件初始化信息，最后才是 No cron jobs.。

3. morning-briefing 早安播报

视美泰自研 Skill，每天早上自动推送问候 + 天气 + 今日提醒。

播报示例：

早上好！今天是 6月13日 星期五。
深圳今天 31°C 多云，紫外线强，记得防晒。
你今天有 2 个安排：
- 14:00 需求评审会
- 18:30 买猫粮

4. rk-vl 图片识别

基于本地视觉大模型（Qwen3-VL-2B），支持 USB 摄像头监控和 QQ 发图识别两种场景。

性能依赖：rk-vl 依赖 RK182X NPU，性能数据受模型版本和系统负载影响。

4.1 单次图像检测

python3 /home/linaro/.openclaw/workspace/skills/rk-vl/scripts/detect_target.py \
  --image /tmp/test.jpg \
  --query "包裹"

4.2 持续监控

/home/linaro/.openclaw/workspace/skills/rk-vl/scripts/watch.sh start 包裹

4.3 VLM 推理服务

底层通过 systemd 常驻的 VLM 服务（端口 7879，绑定 127.0.0.1）：

systemctl status vlm.service --no-pager

输出：

● vlm.service - VLM Inference Service (Qwen3-VL-2B on RK1828)
     Loaded: loaded (/lib/systemd/system/vlm.service; enabled; preset: enabled)
     Active: active (running) since Thu 2026-08-20 14:05:21 CST; 39min ago
   Main PID: 66298 (python3)
        CPU: 8.848s
   CGroup: /system.slice/vlm.service
             └─66298 /usr/bin/python3 /userdata/models/Qwen3-VL-2B/vlm_server.py

调用测试：

bash /userdata/models/Qwen3-VL-2B/vl.sh "<image_path>" "<prompt>"

4.4 性能参考

阶段耗时
Vision 推理~130ms
LLM 推理300-700ms
端到端<1s

实测请用 /usr/bin/rknn3_model_test。

5. rk-ocr 图片文字提取

视美泰自研技能，基于本地 PaddleOCR-VL 模型。

5.1 调用方式

命令行：

bash /userdata/models/Qwen3-VL-2B/ocr.sh "<图片路径>"

HTTP API：

curl -X POST http://127.0.0.1:7880/ocr \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"image": "<base64编码>"}'

健康检查：

curl http://127.0.0.1:7880/health

输出：

{"status": "ok", "model": "PaddleOCR-VL"}

5.2 与 rk-vl 对比

维度rk-vlrk-ocr
擅长看图说话、理解内容精确提取图中文字
延迟~1 秒~0.6 秒
适用"这张图拍了什么""图里写了什么字"

6. rk-inspect 多智能体巡检分析

视美泰自研技能，基于 inspect.sh 命令行工具。

6.1 调用方式

bash /userdata/models/Qwen3-VL-2B/inspect.sh <图片路径> [scene]
# scene: retail(默认) | warehouse | safety | generic

必须传图片路径，无参数会报错（脚本用 set -euo pipefail）。

6.2 巡检场景

架构：本地 NPU 跑 VLM / OCR 做"客观描述" → 云端 LLM 做"多视角推理"。

场景关键词分析专家
门店retail安全巡视员 + 陈列督导
仓库warehouse安全检查员 + 库房管理员
安全safety安全检查员 + 环境评估员
通用generic细节观察员 + 秩序评估员

7. rk-meeting-watcher 会议监控

会议监听技能，需外接 USB 麦克风。

sudo apt install alsa-utils

建议搭配外接 USB 麦克风使用，以获得更好的音频采集效果。

8. rk-binary-image-decoder 二进制图片解码

将摄像头裸像素数据转换为 PNG 图片。

python3 /home/linaro/.openclaw/workspace/skills/rk-binary-image-decoder/scripts/CVT_NV12.py \
  camera_capture.bin 1920 1080 1920 output.png

9. 自定义 Skill 开发

每个 Skill 位于 ~/.openclaw/workspace/skills/<skill-name>/。

ls -la ~/.openclaw/workspace/skills/

skills 目录下没有 README 文件，总说明位于仓库根目录 /opt/clawchips/skills/README.md。

目录结构：

skills/my-skill/
├── SKILL.md      # Skill 主文档（OpenClaw 读取）
├── TOOLS.md      # 工具定义（可选）
├── run.py        # 主逻辑
├── config.yaml   # 配置（可选）
└── requirements.txt

10. SKILL 一览

Skill依赖说明后端状态
rk-remind无定时提醒（cron）
morning-briefing无早安播报
rk-vlNPU图片识别 / 摄像头监控
rk-ocrNPUOCR 文字提取
rk-inspectNPU + 云端多智能体巡检
rk-binary-image-decoder无裸像素转 PNG
rk-adbADBADB 调试工具
rk-hwc-troubleshooting无硬件故障排查
rk-model-benchmarkNPU模型性能基准

依赖说明：

  • NPU：依赖 RK182X NPU 加速
  • CPU：在 CPU 上运行
  • NPU + 云端：本地 NPU 处理 + 云端 LLM 推理
  • TBD：技术细节待确认
  • **后端 **：skill 已下载，但后端推理服务未运行，实际调用会失败

11. 常见问题

现象原因处理
openclaw cron list 没看到 cron没创建过 / 列表为空先用 cron add 创建
vlm.service 不是 active服务未启sudo systemctl start vlm.service
inspect.sh 无参数报错set -euo pipefail必须传图片路径

12. 下一步