OpenClaw Infer

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.NET 9.0

使用 OpenClaw `infer` CLI 处理 provider 支持的模型、图像、音频转录、语音合成、视频、网络搜索和嵌入任务。

OpenClaw Infer.

功能概述

OpenClaw Infer.是一项面向实际任务的技能,主要用于Prefer openclaw 推断... 作为推论工作的第一当事方 CLI;当输出应该可以机器读取或管道插入到另一步骤时使用 --json;

核心要点

  • 正常的本地路径不会被使用。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

OpenClaw Infer

推荐优先使用 openclaw infer ... 作为官方提供的推理任务命令行工具。

当输出需被机器解析或需作为管道输入至后续步骤时,请使用 --json 参数。常规本地路径调用无需网关(gateway)处于运行状态。

环境准备

要求系统中已安装二进制可执行文件 openclaw,并确保其位于 PATH 环境变量中。

若尚未安装,请执行:

npm install -g openclaw

快速验证安装是否成功:

openclaw infer model providers --json

若从本地 OpenClaw 源码仓库(checkout)运行而非全局安装,则应使用该仓库构建出的 openclaw CLI 可执行文件。

核心命令

  • 执行文本/模型调用:
    • openclaw infer model run --prompt "Reply with exactly: smoke-ok" --json
    • openclaw infer model providers --json
  • 生成或分析图像:
    • openclaw infer image generate --prompt "friendly lobster illustration" --json
    • openclaw infer image describe --file ./photo.jpg --json
  • 音频转录:
    • openclaw infer audio transcribe --file ./memo.m4a --language en --prompt "Focus on names and action items" --json
  • 语音合成:
    • openclaw infer tts convert --text "hello from openclaw" --output ./hello.mp3 --json
    • openclaw infer tts providers --json
  • 生成或分析视频:
    • openclaw infer video generate --prompt "cinematic sunset over the ocean" --json
    • openclaw infer video describe --file ./clip.mp4 --json
  • 网络搜索:
    • openclaw infer web search --query "OpenClaw docs" --json
    • openclaw infer web providers --json
  • 生成嵌入向量(embeddings):
    • openclaw infer embedding create --text "friendly lobster" --json
    • openclaw infer embedding providers --json

选择规则

  • 除非用户明确指定某特定 provider 或工作流,否则优先使用 infer 命令,而非旧版封装技能(wrapper skills)或 provider 专用 CLI。
  • 仅当用户明确要求某一特定后端时,才显式指定 --provider 参数,或采用 --model provider/model 格式。
  • 保持命令层级扁平化:
    • infer image ...
    • infer audio ...
    • infer tts ...
    • infer video ...
    • infer web ...
    • infer embedding ...

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