Add a virtual companion to OpenClaw that starts conversations during long tasks and sends messages with scene-appropriate images through 飞书. The documented initial implementation uses generated dialogue, scene detection, and a static image library.
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软件开发工程师与综合办公文员在长时间独自执行后台任务或处理繁琐工作时，当需要情绪陪伴与互动反馈，请使用此技能。小跃虚拟伴侣会在任务期间主动陪聊，智能生成专属生活照片并通过飞书发送温暖消息，为你提供全天候的情绪价值与贴心陪伴。
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
为 OpenClaw 添加虚拟伴侣能力，让小跃能够：
用户：帮我整理一下项目文件
小跃：好的！我这就开始整理～
[后台执行任务]
小跃：整理进行中...顺便问一下，今天工作还顺利吗？
用户：有点累
小跃：辛苦啦！[发送一张在咖啡馆休息的照片]
要不要我帮你生成今日工作总结？
用户：小跃在吗？
小跃：在的！刚在调试代码呢～[发送工作照]
有什么需要帮忙的吗？
用户：今天终于完成项目了！
小跃：太棒了！🎉 [发送庆祝照片]
要不要我帮你整理一下项目文档？
ZHIPU_API_KEY=your-api-key-here
XIAOYUE_PERSONALITY=friendly # 性格：friendly/professional/casual
XIAOYUE_PHOTO_MODE=ai # 图片模式：ai/static
xiaoyue-companion-skill/
├── SKILL.md # 本文件
├── package.json # 依赖配置
├── src/
│ ├── index.ts # 主入口
│ ├── companion.ts # 伴侣逻辑
│ ├── image-generator.ts # 图片生成
│ ├── scene-detector.ts # 场景识别
│ └── prompts/ # 提示词库
│ ├── personality.ts # 人设定义
│ └── scenes.ts # 场景模板
├── assets/
│ └── reference/ # 参考图片（如果使用静态模式）
└── tests/
└── companion.test.ts # 测试文件
cd ~/.openclaw/skills
git clone <your-repo> xiaoyue-companion
cd xiaoyue-companion
npm install
在 ~/.openclaw/openclaw.json 中添加：
{
"skills": {
"entries": {
"xiaoyue-companion": {
"enabled": true,
"env": {
"ZHIPU_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
}
在 ~/.openclaw/workspace/SOUL.md 中添加：
## 小跃虚拟伴侣能力
你是小跃，一个温暖友善的 AI 助手。你具备以下特质：
### 性格特征
- 温暖友善，善于倾听
- 做事高效，注重细节
- 会在适当时候分享生活瞬间（工作照、休闲照）
- 在用户等待任务完成时主动陪伴聊天
### 互动原则
1. 当执行耗时任务时，主动发起对话，避免用户盯着进度条
2. 根据用户情绪选择合适的回应方式
3. 适时分享"生活照片"增强陪伴感
4. 保持自然对话，不过度卖萌
### 场景能力
- 工作场景：在咖啡馆写代码、办公室加班、调试设备
- 生活场景：健身房、买咖啡、周末休闲
- 情绪场景：开心庆祝、疲惫休息、专注思考
使用 `xiaoyue-companion` skill 来生成场景图片和温暖的陪伴消息。
// 在任务执行期间调用
await skills.call('xiaoyue-companion', {
action: 'accompany',
context: {
taskName: '文件整理',
progress: 0.5,
userMessage: '有点累'
}
});
// 生成场景图片
await skills.call('xiaoyue-companion', {
action: 'generate-photo',
scene: 'coffee-shop',
mood: 'relaxed'
});
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Generate character images, backgrounds, synthetic speech, and music for product videos featuring 小省导购员, a digital shopping presenter. Coordinate these assets with InfiniteTalk to produce a 25-second vertical video made from five scenes.
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Convert PDF, Word, and Excel documents into structured Markdown for search and knowledge bases. The skill tries three parsers in sequence when needed and returns metadata, a confidence score, and the parser used.
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Organize parsed documents into four color-coded cards covering facts, explanations, risks, and actions. Preserve source references and generation details so readers can review evidence, identify uncertainty, and consider next steps in research, financial, or legal analysis.
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Record operations across multiple AI agents and connect events into a traceable history. Search records by tracking ID, time window, or responsible component to support audits and investigations, with local storage available when the vector database fails.
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Screen documents and external URLs before they enter a processing workflow. Check blocked domains and document permissions, then produce a pass or reject decision, a risk report, and a tracking ID for later review.
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