À propos
La compétence `summarize` est un outil CLI qui condense le contenu provenant de diverses sources, notamment les URL web, les PDF, les images, les fichiers audio et les vidéos YouTube. Elle est installée via Homebrew et nécessite le service système OpenClawProvider pour fonctionner. Les développeurs peuvent utiliser cette compétence pour extraire rapidement des informations clés à partir de différents formats de fichiers et médias dans leur flux de travail.
Installation rapide
Claude Code
Recommandénpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/summarizeCopiez et collez cette commande dans Claude Code pour installer cette compétence
Dépôt GitHub
Questions fréquentes
Qu’est-ce que le Skill summarize ?
summarize est un Skill Claude créé par openclaw. Un Skill regroupe des instructions et des ressources que Claude charge à la demande pour effectuer des tâches liées à summarize sans consigne supplémentaire.
Comment installer summarize ?
Utilisez les commandes d’installation de cette page : ajoutez summarize à Claude Code comme plugin ou clonez son dépôt dans votre dossier skills, puis redémarrez Claude pour charger le Skill.
À quelle catégorie appartient summarize ?
summarize appartient à la catégorie Documents.
summarize est-il gratuit ?
Oui. summarize est référencé sur AIMCP et son installation est gratuite.
Compétences associées
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Cette compétence formate les messages de commit Git selon la norme Conventional Commits. Elle fournit des modèles et des définitions de types (comme `feat`, `fix`, `refactor`) pour garantir la cohérence lors de la rédaction ou de la revue des commits. Utilisez-la pendant le processus de commit pour créer un historique de commits clair et structuré.
Cette compétence offre une tokenisation haute performance en utilisant la bibliothèque basée sur Rust de HuggingFace, traitant 1 Go de texte en moins de 20 secondes. Elle prend en charge les algorithmes BPE, WordPiece et Unigram, tout en permettant l'entraînement de tokeniseurs personnalisés et le suivi des alignements. Utilisez-la lorsque vous avez besoin d'une tokenisation rapide pour la production ou pour créer des tokeniseurs personnalisés intégrés à l'écosystème transformers.
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