人工智能大模型LLM 网关AI Agent即时通讯【免费下载链接】openclaw-zero-tokenOpenClaw: Use All Major AI Models NO API Token! Claude/ChatGPT/Gemini/DeepSeek/Doubao/Grok/Qwen/Manus/Kimi项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openclaw-zero-token点击查看免费下载本文为 OpenClawopenclaw-zero-token 仓库内置的bear-notes技能文档 skills/bear-notes/SKILL.md 的完整技术解读。它教你用命令行工具grizzly在 macOS 上创建、读取、追加、检索和打标签 Bear 笔记并覆盖 Bear API Token 的获取与配置优先级等全部实操细节同时结合 OpenClaw 源码说明该技能是如何被加载、按平台/依赖过滤以及如何声明grizzly缺失时的自动安装方式读完即可在自己的 OpenClaw 环境中直接使用或仿写同类技能。一、技能定位让 Agent 直接操作 BearBear 是一款仅面向 macOS 的笔记应用本身没有开放的本地 API但它支持 x-callback-url 协议和官方 API Token 机制。grizzly是社区编写的 Go 语言命令行工具模块github.com/tylerwince/grizzly/cmd/grizzly把 Bear 的这套回调协议封装成了普通的 shell 命令因此 Agent 只需执行 shell 命令即可读写笔记——这正是 OpenClaw 技能体系Skills的典型用法把一个外部 CLI 的操作手册写成一份 Markdown供 LLM 在任务匹配时阅读并照做。bear-notes技能位于仓库的内置技能目录 skills/bear-notes/其完整SKILL.md包含 frontmatter 元数据与正文两部分。Frontmatter 逐字段解析--- name: bear-notes description: Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI. homepage: https://bear.app metadata: { openclaw: { emoji: , os: [darwin], requires: { bins: [grizzly] }, install: [ { id: go, kind: go, module: github.com/tylerwince/grizzly/cmd/grizzlylatest, bins: [grizzly], label: Install grizzly (go), }, ], }, } ---各字段含义字段作用name技能唯一名称也是命令名与技能目录名的来源description一句话描述会进入模型的技能目录提示供 LLM 判断任务是否匹配该技能homepage技能主页Bear 官网openclaw.emoji技能在 UI 中的图标openclaw.os: [darwin]平台门禁仅在 macOS 上对该技能生效openclaw.requires.bins: [grizzly]依赖门禁PATH中必须能找到可执行的grizzlyopenclaw.install依赖缺失时的安装声明用go install安装 grizzly 模块二、OpenClaw 如何加载并过滤这个技能源码佐证技能目录并非随意摆放。从源码看resolveBundledSkillsDir 会按以下顺序定位内置技能根目录环境变量OPENCLAW_BUNDLED_SKILLS_DIR显式覆盖可执行文件同级的skills/目录bun --compile单文件发布场景npm/开发模式下相对包根的packageRoot/skills即本仓库根目录下的 skills/ 目录且会用looksLikeSkillsDir启发式校验该目录确实包含SKILL.md。loadSkillEntries 会合并多个来源的技能优先级从低到高为extraDirs openclaw-bundled openclaw-managed(~/.openclaw/skills) ~/.agents/skills workspace/.agents/skills workspace/skills也就是说如果你在 workspace 或~/.openclaw/skills下自建一个同名bear-notes技能可以覆盖内置版本。合并之后shouldIncludeSkill 负责逐条门禁判断核心逻辑落在 evaluateRuntimeEligibility平台检查os: [darwin]意味着process.platform不是darwin时技能直接不可用。因此这个技能天然只在 macOS 上出现依赖检查requires.bins中的每个二进制都会用 hasBinary 在PATHWindows 下还会遍历PATHEXT扩展名中查找可执行文件。找不到grizzly时技能被过滤掉模型就不会被误导去调用不存在的命令开关检查用户还可以通过skills.entries.bear-notes.enabled: false或skills.allowBundled白名单resolveBundledAllowlist来禁用或收窄内置技能集合。技能正文进入提示词前还受限额保护src/agents/skills/workspace.ts单个SKILL.md超过maxSkillFileBytes默认 256 KB会被跳过超过提示词字符预算时降级为只含名称与路径的紧凑格式。bear-notes这份文档体量很小远不会触发截断。grizzly 缺失时如何自动安装frontmatter 里install声明的kind: go对应 src/agents/skills-install.ts 中的安装分支它把module字段拼装为命令go install github.com/tylerwince/grizzly/cmd/grizzlylatest并执行安装前会用SAFE_GO_MODULE正则校验模块路径防止注入恶意模块名。如果连go本身都没有安装器在 macOS 上会先尝试brew install go。此外 src/agents/skills/frontmatter.ts 中的normalizeSafeGoModule也对 frontmatter 里的模块名做同样的安全校验——两处校验保证技能声明的安装规格不会被滥用。三、运行前提使用grizzly之前需要满足两个条件原文档 Requirements 部分Bear 应用已安装并且正在运行——所有命令都依赖 Bear 处于活动状态部分操作add-text、tags、open-note --selected需要Bear API Token存放在~/.config/grizzly/token。获取 Bear Token在 Bear 中打开 Help → API Token → Copy Token保存到 grizzly 约定的位置echo YOUR_TOKEN ~/.config/grizzly/token四、常用命令完整继承原文档示例创建笔记内容通过 stdin 管道传入--title指定标题--tag打标签也可以不传内容只建一条空笔记echo Note content here | grizzly create --title My Note --tag work grizzly create --title Quick Note --tag inbox /dev/null按 ID 打开/读取笔记grizzly open-note --id NOTE_ID --enable-callback --json注意--enable-callback是把数据读回来的关键--json则让回调结果以 JSON 输出方便 Agent 解析。向笔记追加文本需要 Tokenecho Additional content | grizzly add-text --id NOTE_ID --mode append --token-file ~/.config/grizzly/token列出全部标签需要 Tokengrizzly tags --enable-callback --json --token-file ~/.config/grizzly/token通过标签搜索笔记grizzly 没有独立的 search 子命令原文档给出的检索方式是用open-tag打开标签视图再取回结果grizzly open-tag --name work --enable-callback --json五、通用命令行选项选项说明--dry-run只预览将要执行的 x-callback-url不实际执行--print-url打印生成的 x-callback-url--enable-callback等待 Bear 的回调响应凡是从 Bear 读数据都必须加--json配合 callback 使用以 JSON 格式输出--token-file PATH指定 Bear API Token 文件路径对 LLM 来说--dry-run/--print-url尤其有用可以先让工具把要打开的x-callback-url://链接打印出来检查再决定真正执行。六、grizzly 的配置与优先级grizzly 读取配置源的优先级从高到低CLI flags——命令行参数环境变量——GRIZZLY_TOKEN_FILE、GRIZZLY_CALLBACK_URL、GRIZZLY_TIMEOUT当前目录下的.grizzly.toml~/.config/grizzly/config.toml全局兜底配置。示例~/.config/grizzly/config.tomltoken_file ~/.config/grizzly/token callback_url http://127.0.0.1:42123/success timeout 5s写好这份全局配置后日常命令就可以省略--token-file直接用grizzly add-text ...等短命令timeout 5s控制等待 Bear 回调的时限。七、实用注意事项Bear 必须处于运行状态否则命令无法完成回调Note ID 是 Bear 的内部标识符可以从笔记信息面板看到也可以从回调 JSON 中获取凡是要从 Bear 读回数据open-note、tags、open-tag就加--enable-callback否则 grizzly 只发出 URL 就退出拿不到任何结果add-text、tags、open-note --selected需要有效 Token其余操作如create走普通 x-callback-url 即可。八、在 OpenClaw 中的使用方式当grizzly已安装且系统为 macOS 时bear-notes技能会自动进入当前会话的技能目录。两种触发路径由 resolveSkillInvocationPolicy 控制默认user-invocable为真、disable-model-invocation为假即两条都可用模型自动调用当你提出把这次会议记录写进 Bear这类请求LLM 会先看到技能目录中bear-notes的名称与描述随后读取 skills/bear-notes/SKILL.md 获取上文这些命令并直接执行对应的grizzly命令用户手动调用技能名会注册为聊天命令经 buildWorkspaceSkillCommandSpecs 清洗后生成/bear-notes形式可以直接以命令方式唤起。如果你只想在自己的 workspace 里微调这份技能比如固定使用自己的NOTE_ID别名可以在workspace/skills/bear-notes/SKILL.md中放一份修改版——按前文所述的加载优先级workspace 技能会覆盖内置版本无需改动本仓库任何内容。参考资料技能文档skills/bear-notes/SKILL.md技能加载与合并src/agents/skills/workspace.ts内置技能目录定位src/agents/skills/bundled-dir.ts平台/依赖门禁src/agents/skills/config.ts、src/shared/config-eval.tsfrontmatter 安全解析与安装规格src/agents/skills/frontmatter.ts、src/agents/skills-install.ts技能体系文档docs/tools/skills.md、docs/cli/skills.md赞分享人工智能大模型LLM 网关AI Agent即时通讯【免费下载链接】openclaw-zero-tokenOpenClaw: Use All Major AI Models NO API Token! 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