据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,JARVIS AI Skills 累计下载 3,499 次、获 3 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 3,160 位,在「运维安全」分类(264 个)中排名第 204 位。

累计安装

106

累计下载

3,499

星标

全站排名

#3,160

全站前 63% · 「运维安全」前 78%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	106	3,211	3	-
SkillHub ↗	106	3,499	3	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

主文列出机械臂移动、夹取与释放、定位、力/扭矩感知、碰撞检测和模拟模式等功能，但随附卡片指出发布包缺少其声明的控制实现文件。不得据此认定真实硬件安全。仅在补齐并审计实现、配置工作空间和力限制、确认急停后考虑受监督使用；在此之前应视为模拟或文档示例。

资料发布于 2026-10-29

可以用来做什么

审阅机械臂与夹爪控制接口说明
评估模拟模式及安全限制需求
检查实现文件和依赖是否齐全

什么时候用

仅用于评估或模拟机器人控制流程时
目标硬件实现已经独立审计且安全限制已验证时
每次物理移动都能经过操作员确认并具备急停时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

总结控制接口，但不要连接或驱动真实硬件

列出上线前需审计的实现、工作空间限制和急停要求

在缺少已验证实现时保持模拟模式，不执行移动命令

月度数据趋势

累计下载3,499

星标3

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	3,499	—	3
2026-08	3,241	+4.6%	3
2026-07	3,097	—	3
2026-05	2,702	—	3
2026-03	2,164	—	3

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

1.4 KB · ClawHub v1.0.0

# Robotic Control Skill (OpenClaw)

## Overview
The Robotic Control skill integrates OpenClaw for physical robotic arm and gripper manipulation through voice commands and programmatic control.

## Slug
robotic-control

## Features
- Robotic arm movement (6-DOF)

展开全部(共 72 行)

- Gripper grab/release operations
- Precise positioning and orientation
- Force/torque sensing
- Collision detection and safety
- Action sequence execution
- Hardware auto-detection
- Simulation mode support

## Implementation
- **Module**: `openclaw_control.py`
- **Primary Library**: `OpenClaw SDK`
- **Communication**: USB Serial, Ethernet, ROS

## Configuration
```python
from openclaw_control import init_claw, get_claw

# Initialize claw
claw = init_claw()

# Control operations
claw.grab(force=50.0)
claw.move_to(10, 20, 30)
claw.release()
```

## Voice Commands
- "Jarvis, grab the object"
- "Jarvis, move to 10 20 30"
- "Jarvis, rotate 45 degrees"
- "Jarvis, release"
- "Jarvis, return to home"
- "Jarvis, claw status"

## Hardware Support
- Universal Robots (UR)
- ABB Robotics
- KUKA
- Stäubli
- Custom embedded systems

## Performance
- Reach: 2-3 meters (model-dependent)
- Payload: 3-500 kg (model-dependent)
- Precision: ±0.03-0.1 mm
- Speed: 1-7000 mm/s
- Response Time: <10ms

## Dependencies
- openclaw
- pyserial
- numpy

## Author
Aly-Joseph

## Version
2.0.0

## Last Updated
2026-01-31