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de openclaw-nim-skill12
Appelez des LLM hébergés par NVIDIA NIM depuis OpenClaw pour décharger les tâches lourdes et économiser les jetons de l'agent principal.
Ce skill intègre OpenClaw à la plateforme NIM de NVIDIA, permettant à l'agent d'appeler des modèles externes (GLM-5, Kimi, Llama 3.1, etc.) via une clé nvapi. Il encapsule les modèles d'utilisation pour lister les modèles disponibles et les invoquer avec un prompt, aidant ainsi les agents à déléguer des tâches spécifiques à des modèles spécialisés tout en préservant le budget de jetons de l'agent principal.
Utilisez-le lorsque vous devez effectuer des inférences sur des modèles hébergés sur NVIDIA NIM — pour des tâches nécessitant des capacités de modèles spécifiques (ex: génération de code, raisonnement multilingue, travaux à large contexte) ou lorsque vous souhaitez distribuer la charge loin de l'agent primaire. Adapté pour l'inférence par lot, les appels de modèles ad hoc ou le test de différents alias de modèles.
python3 scripts/nim_call.py list et python3 scripts/nim_call.py <model_alias> "<prompt>".Agents capables d'exécuter des scripts d'aide Python ou des commandes shell (OpenClaw main, agents CLI). Probablement compatible avec tout agent capable d'exécuter des sous-processus ou d'appeler des API de modèles basées sur HTTP.
NVIDIA NIM skill lets OpenClaw delegate LLM calls to NVIDIA-hosted models. The script ran cleanly, showing usage help when invoked without full args. SSL verification is disabled in the HTTP client, which is a security concern. Documentation mixes Chinese and English, limiting accessibility.
Disabling SSL verification is the main security issue. No hardcoded secrets, no destructive commands, no exfiltration. The skill is functional but rough — bare urllib, no logging, minimal error handling. Architecture is flat with no separation of concerns.
NGINX Integration
Integrate with NGINX via the Membrane CLI to query, manage, and proxy requests to NGINX for configuration, logs, and runtime operations.
Extract Circuit Netlist Edge Features
Extract structured edge features from a bipartite circuit netlist (NetworkX MultiGraph), normalizing device/net ordering, mapping terminal colors, and detecting
Retriever (Membrane CLI)
Integrate Retriever search and discovery via the Membrane CLI — manage connections and run queries across Retriever data sources.
Yielding Bear — Unified LLM Routing
A unified LLM routing API that automatically routes requests to the cheapest capable model across providers to reduce inference cost by ~60-80%.
Navan Migration — Deep Dive
End-to-end migration playbook for moving from SAP Concur or legacy TMC to Navan: data export, user provisioning (SCIM/CSV), policy recreation, parallel running
Markdrop
Convert PDFs to structured Markdown or interactive HTML and generate AI-powered descriptions for images and tables using multiple LLM providers.
FastAPI Project Templates
Creates production-ready FastAPI project scaffolds with async patterns, DI, middleware, and testing best practices for high-performance APIs.
Websocket Client Creator
Generates and guides websocket client integrations: configuration, code samples, best practices, and validation for production-ready websocket clients.