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SenseNova-Skills— 商汤团队开源的模块化 AI 办公技能库

星涛同学_1463

星涛同学_1463

发布时间:2026-05-24 12:01:01

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701人浏览过

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来源于php中文网

原创

SenseNova-Skills是什么

sensenova-skills 是 opensensenova(商汤)团队开源的模块化 ai 办公技能库,专为 agent 运行时设计。工具将信息图生成、ppt 制作、excel 数据分析与深度研究四大办公能力拆解为独立技能,可直接集成到 openclaw、hermes-agent 等 agent 框架中,让 ai 助手拥有端到端的专业办公执行力。

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SenseNova-Skills— 商汤团队开源的模块化 AI 办公技能库

OpenClaw Agency Agents
OpenClaw Agency Agents

从 agency-agents-zh 仓库管理和激活 AI 智能体人格。支持 176 个专业智能体,涵盖工程、设计、营销、销售、产品等领域。安装后首次使用时会自动克隆仓库。当用户要求激活特定智能体(如"激活小红书运营"、"激活前端开发者")、列出可用智能体、或搜索智能体时使用此技能。

下载

SenseNova-Skills的主要功能

  • 信息图生成:sn-infographic 支持 87 种布局与 66 种风格,通过 VLM 质量检查与多轮迭代,将复杂数据与长报告转化为高密度可视化信息图;sn-image-imitate 可按参考图风格生成新图;sn-image-resume 自动生成精美简历图。
  • PPT 生成:sn-ppt-entry 作为统一入口,解析 PDF/DOCX/MD/TXT 后分发至创意模式(每页为 16:9 PNG)或标准模式(样式规范→大纲→素材规划→VLM 质检→HTML→审阅→导出 PPTX)。
  • 数据分析:sn-da-excel-workflow 支持多表读取、大文件(≥1 万行)自动转 Parquet、清洗、筛选、跨表聚合;sn-da-image-caption 实现表格 OCR 与图表理解;sn-da-large-file-analysis 以流式读取处理大文件。
  • 深度研究:sn-deep-research 统一编排规划→多维度证据收集→综合判断→最终报告,支持断点续跑;sn-research-planning 自动生成研究计划;sn-dimension-research 按维度执行搜索与交叉验证;sn-research-synthesis 整合多维度报告。
  • 垂直搜索:覆盖学术(ArXiv、PubMed)、开发者(GitHub、HuggingFace)、中文社交(B站、知乎、抖音)及英文社交(Reddit、X、YouTube)。

SenseNova-Skills的技术原理

  • 分层技能架构:采用 Tier 0(基础层,如 sn-image-base 提供文生图/图识别)+ Tier 1(应用层,如 sn-infographic)的分层设计,底层能力可被上层技能复用与组合。
  • Agent Skills 规范:每个技能独立目录,通过 SKILL.md 声明触发器、能力与执行流,兼容 OpenClaw 与 hermes-agent 运行时。
  • VLM 质量闭环:在信息图与 PPT 生成中引入视觉语言模型进行多轮质检与评分,确保输出符合出版标准。
  • 大文件流式处理:针对万行级 Excel 采用 openpyxl 只读模式 + iter_rows 流式读取,结合 Parquet 转换与分块处理,降低内存占用。
  • 断点续跑机制:深度研究流程将中间产物(plan.json、sub_reports、synthesis.md)持久化到 report_dir,支持任意阶段中断后恢复。

如何使用SenseNova-Skills

  • Agent 自动安装(推荐):向 Agent(如 OpenClaw)发送指令:”请从 http://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills 安装 SenseNova-Skills 到技能目录。” 安装完成后重启 Agent 服务即可生效。
  • 手动安装
    • 克隆仓库:git clone http://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills.git --depth=1
    • 复制技能到对应目录:OpenClaw 用户拷贝至 ~/.openclaw/skills/,hermes-agent 用户拷贝至 ~/.hermes/skills/
    • 配置 API 密钥与环境变量(各技能目录下按 SKILL.md 指引填写 .env)
    • 重启 Agent 服务,通过自然语言触发对应技能
  • 直接使用:访问 办公小浣熊,在 Raccoon Pro 计划中直接体验全套技能,无需自行配置环境与密钥。

SenseNova-Skills的核心优势

  • 端到端工作流编排:覆盖数据分析→深度研究→PPT 汇报的完整链条,支持复杂办公任务一站式闭环。
  • Agent 原生集成:技能库直接嵌入 Agent 运行时,通过自然语言指令可调用,无需在多个 SaaS 平台间切换。
  • 分层可组合:底层能力与上层应用解耦,开发者可按需调用单个技能或拼接多技能完成定制化工作流。
  • 输出质量可控:内置 VLM 质检、自动提示词评分与多轮迭代机制,显著提升信息图与 PPT 的专业度与一致性。
  • 开箱即用:已集成至 Raccoon Pro,个人与企业用户可零配置直接体验;同时开源供开发者自由扩展。

SenseNova-Skills的项目地址

  • GitHub仓库:http://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills

SenseNova-Skills的同类竞品对比

维度 SenseNova-Skills OpenClaw 办公技能生态 Microsoft Copilot Cowork
产品形态 开源端到端办公技能库 开源 Agent 框架 + 社区技能市场 闭源企业级办公 Agent 执行层
核心能力 信息图生成、PPT 制作、Excel 数据分析、深度研究、垂直搜索 邮件/日历/文档/项目管理/浏览器自动化等 80+ 生产力技能 邮件起草、文档创建、PPT 生成、日历管理、Teams 发帖、跨应用研究
技能规模 20+ 核心技能,覆盖 4 大办公领域 ClawHub 注册中心超 13,000 社区技能,生产力类约占 12% 13 种内置技能 + 最多 20 个自定义 SKILL.md
工作流编排 端到端闭环(数据分析→深度研究→PPT 汇报),技能可组合 以单点集成为主,复杂工作流需手动拼接多个技能 跨 Microsoft 365 应用自动拆解任务并执行,预置流程模板
质量保障 内置 VLM 视觉语言模型质检、自动提示词评分、多轮迭代优化 质量依赖社区维护,无统一质检机制,生产级技能约 10–15 个 企业级安全与合规治理,无显式生成质量检查环节
运行时集成 OpenClaw、hermes-agent、Raccoon(小浣熊)Pro 原生 OpenClaw 运行时,兼容 hermes-agent、Claude Code 等 仅限 Microsoft 365 生态,无外部运行时扩展
自定义扩展 完全开源,可自由修改 SKILL.md 与分层技能逻辑 完全开源,社区可贡献任意技能,但缺乏办公领域统一标准 支持 20 个自定义 SKILL.md,上限固定,不可修改内置逻辑
中文场景 原生支持,内置 B 站/知乎/抖音中文社交搜索与中文信息图生成 部分支持(Lark 集成较好),多数技能面向国际工具链 支持中文输入,但搜索与内容源深度绑定国际版 Office
部署方式 可本地/私有部署,API 密钥自主管理 可本地自托管,数据完全可控 纯云端处理,依赖企业 Microsoft 365 合规体系
使用门槛 需配置 Agent 运行时与 API 密钥,面向技术用户 需技术背景安装与筛选技能,生态庞杂上手成本高 零配置,自然语言即可触发,面向全体知识工作者

SenseNova-Skills的应用场景

  • 运营汇报:将月度运营数据 Excel 通过 sn-da-excel-workflow 清洗分析,经 sn-deep-research 补充行业洞察,最终由 sn-ppt-standard 生成风格统一的汇报 PPT。
  • 行业研究:输入行业名称,自动执行研究规划→多维度证据搜集→冲突数据交叉验证→综合报告撰写,输出带图表的 Markdown + 离线 HTML 报告。
  • 信息图营销:将产品卖点或技术白皮书通过 sn-infographic 一键转化为 87 种布局的高密度信息图,适配公众号、小红书、B 站等多平台传播。
  • 简历与品牌视觉:用 sn-image-resume 与 sn-image-imitate 快速生成个性化简历图与品牌风格一致的视觉素材。
  • 大文件数据分析:针对万行级销售或财务表格,通过流式读取与 Parquet 转换完成聚合分析,避免内存溢出。

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