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Prompt模板

ClawAI

基于 TypeScript · 专业级提示词模板,解锁 AI 的真实潜力
⭐ 17 Stars 🍴 1 Forks 💻 TypeScript 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
aiai-agentstypescript
✦ AI Skill Hub 推荐

ClawAI 是 AI Skill Hub 本期精选Prompt模板之一。综合评分 8.0 分,整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库,帮助提升工作效率。

📚 深度解析

ClawAI 是经过精心设计和实践验证的专业 Prompt 模板。Prompt 工程(Prompt Engineering)是充分发挥 Claude、ChatGPT 等大型语言模型潜力的关键技能,而一套经过优化的 Prompt 模板可以将 AI 输出质量提升数倍。

优质 Prompt 模板的核心价值在于其结构化设计:明确的角色设定、精确的任务描述、具体的输出格式要求和必要的边界条件,这些要素共同构成了一个能够持续产出高质量结果的 Prompt 框架。ClawAI 提供的模板经过反复迭代和用户验证,能够有效减少 AI 的"幻觉"(Hallucination)和输出不稳定问题。

无论你使用 Claude 3.5 Sonnet、GPT-4、Gemini 还是国内的文心一言、智谱 AI,优质的 Prompt 设计都能跨模型复用。AI Skill Hub 建议将本模板保存为个人 Prompt 库的标准组件,根据具体场景调整参数后反复使用,形成自己的 AI 提效工作流。

📋 工具概览

ClawAI 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

GitHub Stars
⭐ 17
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Prompt模板
Forks
1

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

ClawAI 是经过精心设计和反复验证的专业 Prompt 模板集合。这些 Prompt 框架能够有效激活 Claude、ChatGPT 等大型语言模型的深层能力,让 AI 生成更准确、更有价值的输出结果。无需任何安装,直接复制模板内容到 AI 对话框即可使用。

📌 核心特色
  • 精心设计的 Prompt 框架,快速激活 AI 的深层能力
  • 支持参数化替换,灵活适配多种业务场景
  • 经过反复验证的指令结构,显著提升 AI 输出质量和一致性
  • 适用于 Claude、ChatGPT 等主流大语言模型
  • 可作为团队标准 Prompt 模板复用和二次开发
🎯 主要使用场景
  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# Prompt 无需安装,直接复制使用
# 支持:Claude / ChatGPT / Gemini / 通义千问 等主流模型

# 使用步骤
# 1. 复制 Prompt 模板内容
# 2. 粘贴到 AI 对话框
# 3. 替换 [占位符] 为实际内容
# 4. 发送后获取结构化输出

# 获取原始文件
git clone https://github.com/ihabkhaled/ClawAI
📋 安装步骤说明
  1. 复制本工具的 Prompt 模板内容
  2. 打开 Claude、ChatGPT 或其他 AI 对话工具
  3. 将 Prompt 粘贴到对话框开头
  4. 根据实际需求替换 [占位符] 中的内容
  5. 发送后 AI 将按照模板格式执行,获得结构化输出
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 粘贴到 Claude/ChatGPT 使用
# 示例 Prompt 结构:

你是一位 [角色],擅长 [领域]。
请根据以下要求完成任务:

任务背景:[描述背景]
具体要求:[详细说明]
输出格式:[期望格式]

# 将 [] 内内容替换为实际需求
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# clawai 配置说明
# 查看配置选项
clawai --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export CLAWAI_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 44/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

   _____ _
  / ____| |
 | |    | | __ ___      __
 | |    | |/ _` \ \ /\ / /
 | |____| | (_| |\ V  V /
  \_____|_|\__,_| \_/\_/

Architecture Overview

Browser
  |
  v
Next.js Frontend (:3000)
  |
  v
Nginx Reverse Proxy (:4000)
  |
  +--> Auth (:4001) -------------> PostgreSQL claw_auth (:5441)
  +--> Chat (:4002) -------------> PostgreSQL claw_chat (:5442)
  +--> Connector (:4003) --------> PostgreSQL claw_connectors (:5443)
  +--> Routing (:4004) ----------> PostgreSQL claw_routing (:5444)
  +--> Memory (:4005) -----------> PostgreSQL claw_memory (:5445, pgvector)
  +--> File (:4006) -------------> PostgreSQL claw_files (:5446)
  +--> Audit (:4007) ------------> MongoDB claw_audit (:27018)
  +--> Ollama Service (:4008) ---> PostgreSQL claw_ollama (:5447)
  +--> Health (:4009) -----------> Aggregated service health
  +--> Client Logs (:4010) ------> MongoDB claw_client_logs (:27018)
  +--> Server Logs (:4011) ------> MongoDB claw_server_logs (:27018)
  +--> Image (:4012) ------------> PostgreSQL claw_images (:5448)
  +--> File Generation (:4013) --> PostgreSQL claw_file_generations (:5449)
  +--> Agent (:4015) ------------> PostgreSQL claw_agent (:5451)
  +--> Research (:4016) ---------> PostgreSQL claw_research (:5452)
  +--> Workspace (:4014) --------> PostgreSQL claw_workspace (:5450)
  +--> Llamacpp (:4017) ---------> PostgreSQL claw_llamacpp (:5440)
  +--> Payment (:4018) ----------> PostgreSQL claw_payments (:5453)
  +--> Threads (:4019) ----------> PostgreSQL claw_threads (:5458)
  +--> Thread Generation (:4020) -> PostgreSQL claw_thread_generation (:5457)
  +--> Plugins (:4021) ----------> PostgreSQL claw_plugin (:5459)
                                   + llamacpp-data volume (binary + GGUF weights)

Shared infrastructure:
  - RabbitMQ (:5672 / :15672)
  - Redis (:6380)
  - Ollama runtime (:11434)
  - ClamAV (:3310)
  - Prometheus, Grafana (behind the admin session), Vector log shipper
  - Optional research sidecars: Crawl4AI, FlareSolverr, Firecrawl

Flagship Features

1. Multimodal AI — voice and video notes, transcription, helper vision that describes images for text-only models, videos delivered to every model, and AUTO routing that picks a model able to handle the media. Send a file with no text and it is answered. 2. Files from chat — the AI writes PDF (typeset by Typst), Word, Excel, PowerPoint and Zip bundles, names them itself, within a daily allowance per plan. Download any answer in eight formats. 3. Smart attachments — ZIP, 7z, RAR, TAR and more expand as a tree, with a password retry in the chat; drop files anywhere; owner-only downloads of AI-made files that expire after an hour; ClamAV scanning on every upload. 4. Narrated AI research and crawling — an AI plans each turn's web work and narrates every step; pasted links are opened (up to 10 per message); site crawls up to 200 pages; fetches escalate from official APIs through TLS impersonation and a headless browser to optional Crawl4AI, FlareSolverr and Firecrawl sidecars and an archive snapshot — and robots.txt is respected. 5. Orchestration labs — Compare 2–5 models with a judge that ranks every answer, plus nine labs: Consensus, Escalation, Repair, Decompose, Best-of-N, Verify, Pipeline, Cost Ensemble and Role Pack — all with files and research. 6. Conversation power tools — branch from any message, edit and rerun, find in a conversation, export to Markdown, cross-thread context, prompt history. 7. Read aloud — metered, plan-gated text-to-speech that starts on the first segment and can be cancelled. 8. Images — generate with OpenAI, Gemini, xAI Grok or local Stable Diffusion and ComfyUI; shared conversation pages keep their images. 9. Pay-as-you-go credit — metered on 12 surfaces, prices shown in the visitor's currency while the charge settles separately. 10. 22 usable providers — OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, xAI, Ollama, llama.cpp and 15 OpenAI-compatible presets (OpenRouter, Groq, Mistral, Kimi, GLM, Qwen, Cohere and more), the real model catalog, modality- and context-aware AUTO routing, and a shared provider circuit breaker. 11. Coding Agent for VS Code — a separate extension that signs in through the browser and obeys an organisation policy served by ClawAI. 12. Teams and administration — user management, roles and permissions, plan grants, per-user usage statistics. 13. Observability — an admin status page with uptime and incidents, Grafana and Prometheus, every container's log in one store, read-only ops tokens. 14. Local-first and privacy — Ollama, llama.cpp, local image generation, GPU overlay picked automatically, retention and memory controls. 15. Reliability — chat-service scales horizontally, dropped streams resume, Stop works across replicas, rolling deploys.

16. ClawAI Threads — turn a chat into a researched, cited public article: several models write, a Judge and a Critic review, you approve, then it is published with views, sharing and export (PDF, Markdown, JSON, TOON, HTML). Open to every plan; failures open an admin ticket. 17. Notifications and tours — a bell in the top bar and email tell you when a Thread is ready, published or failed (in your language); guided product tours for each page, offered once and switchable off everywhere. 18. Provider prices and model sync — models re-sync every six hours; OpenRouter prices are synced as provider-published rows (admin override > provider sync > seed); unpriced models are flagged, never recorded as zero. 19. Admin usage explorer — a tabbed Observability page (overview, consumption, AI and models, users, tracing, failures) with charts, searchable paged tables and a per-user consumption view; admin reads of user data are audited.

Also: memory and context packs, workspace connectors and automations, routing transparency on every answer, audit logging, and 13 interface languages with right-to-left support.

---

Quick Start

The installer checks prerequisites (Docker, Node.js 22+, Git), generates secrets, writes .env, sets up local TLS, and starts the stack. Re-running it resumes.

```bash

Configuration notes

  • INTER_SERVICE_AUTH_TOKEN must be a real random value in production; twelve services refuse to boot with a placeholder. The installers generate one.
  • In production every service port (4001-4021) is bound to 127.0.0.1; only nginx (80/443/4000) and the frontend (3000) are public. Services reach each other by container name.
  • Provider API keys are encrypted at rest and served only to sibling services that present the service token (/api/v1/internal/connectors/config); logs redact secret-like query parameters and fields.
  • Notification email uses the existing SMTP settings and PUBLIC_SITE_URL; the in-app bell needs no extra configuration. Prices are never environment variables: they live in the model-cost tables (admin override > provider sync > seed).
  • After pulling changes that touch packages/shared-*, rebuild the dev services (./scripts/claw.sh --dev service:rebuild <service>); dev containers bake those packages.

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🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-26

高质量的本地AI控制平面

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 想快速复用高质量提示词模板的 AI 用户
最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • Docker:ClawAI 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 想快速复用高质量提示词模板的 AI 用户
⭐ 最佳实践
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • 分块大小建议 256-512 tokens,向量库优选 pgvector 或 Qdrant
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
  • embedding 模型与查询模型不一致导致检索失效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

内容创作者和自媒体人职场人士和学生ChatGPT / Claude 重度用户希望提升 AI 使用效率的普通用户

🎯 使用场景

  • 快速生成高质量的专业文案、分析报告或结构化内容
  • 利用 Prompt 框架引导 AI 解决特定领域的复杂问题
  • 在不同 AI 工具间复用经过验证的提示词模板

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +无需安装,立即可用
  • +适配所有主流 AI 工具
  • +经社区验证的最佳实践
⚠️ 不足
  • −效果依赖使用者对 Prompt 工程的熟悉程度
  • −不同模型和版本的响应效果可能存在差异
  • −复杂场景需结合实际需求二次调整
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

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❓ 常见问题 FAQ

ClawAI 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源Prompt模板:Claw is a local-first AI control plane that runs powerful open models on your ma。⭐17 · TypeScript 主要应用场景包括:本地AI模型部署。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,ClawAI 在Prompt模板赛道中表现稳健,质量优秀。如果你已有明确的使用需求,可以直接上手体验;如果还在评估阶段,建议对比同类工具后再做决策。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ Apache-2.0 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 ClawAI
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 ClawAI
原始描述 开源Prompt模板:Claw is a local-first AI control plane that runs powerful open models on your ma。⭐17 · TypeScript
Topics aiai-agentstypescript
GitHub https://github.com/ihabkhaled/ClawAI
License Apache-2.0
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/ihabkhaled/ClawAI

收录时间:2026-05-26 · 更新时间:2026-05-30 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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