智能导购助手

适用人群

适合：要先把一类重复任务跑出第一版结果的人、要把零散输入整理成更可执行结果的人、要让 AI 先代跑一遍流程再决定下一步的人。

技能介绍

智能导购助手 – 基于LLM的真正智能购物助手。

一个基于大语言模型的真正智能购物助手，能够：。

业务背景和落地案例

当团队需要任务处理时，可以先用智能导购助手完成第一轮处理。常见做法是把相关文件、网址、素材或配置交给它，先产出初版结果，再由人工确认和继续推进。

能做什么

• 自然理解用户需求（意图识别、实体抽取）。
• 智能推荐商品并生成个性化推荐理由。
• 多轮对话，记住用户偏好。
• 商品对比、详情查询。
• 友好的对话式交互。
• 自然的对话式需求收集。
• 识别商品类别、预算、品牌偏好、使用场景。
• 主动追问缺失信息。

安装方法

方式 1：对 OpenClaw 说（不用写代码）

适合：OpenClaw、Codex、Kimiclaw、Windsurf、Trae、华为 CodeArts。

直接对 OpenClaw 说：

帮我安装一个叫 智能导购助手 的 Skill。
如果安装时需要精确名字，就用 agent-skills-exec-shopping-assistant。
装好以后，先用它帮我处理一遍当前任务。

如果需要手动安装，可以用这条命令：

clawhub install agent-skills-exec-shopping-assistant

方式 2：导入 MD 安装

适合：腾讯Workbuddy、百度Duclaw、字节Arkclaw、智谱Autoclaw、科大讯飞Astronclaw。

1. 找到这条 Skill 自带的 Markdown 文件，通常就是它的 SKILL.md 或同名 .md 文件。
2. 把这个 Markdown 文件导入到你的产品里。
3. 导入完成后，直接对 AI 说：

用刚刚导入的智能导购助手，先帮我处理当前任务。

备注：这一种本质上是导入一个 Markdown 文件，给知道安装包里有 .md 文件的人即可。

方式 3：代码安装

适合：Claude Code、Cursor、通义灵码、文心快码。

这条 Skill 没有整理出稳定的命令行安装写法，建议优先用方式 1 或方式 2。

使用步骤

1. 先选上面 3 种方式里，自己最容易完成的一种。
2. 安装完成后，直接对 OpenClaw 说：“用智能导购助手帮我处理当前任务。” 先让它自己跑一遍就可以。
3. 如果你已经有明确文件、网址、目录或数据，再把它补给 OpenClaw，让它只处理这一部分。
4. 先看第一轮结果，再决定要不要追加条件、缩小范围或继续执行下一步。
5. 如果这条 Skill 确实好用，就把它保留在常用列表，后面重复任务直接复用。

你需要准备什么

• 与你当前任务相关的文件、网址、目录或数据。
• 你最想先解决的问题或目标。
• 如果有格式或范围要求，也可以提前说明。

你会看到什么结果

• 第一轮处理结果。
• 整理后的重点内容。
• 下一步可继续执行的建议。

风险提示

• 正式接入业务前，先用一小段真实数据验证效果和边界。

来源信息

• 公开页面地址: https://agentskillsrepo.com/skill/fhammer/agent-skills-exec-shopping-assistant
• SKILL.md 下载地址: https://agentskillsrepo.com/skill/fhammer/agent-skills-exec-shopping-assistant/download