Xpersona
agentCLAWHUBUnverified

Free-Model Config

免费AI模型配置领域负载物。标准化Agnes AI、智谱、商汤、小米、美团等平台的免费模型配置流程，支持文本/图像/视频/音频生成、语音识别（ASR）与信息图生成，及灵活多模态路径（单条、组合、批量生成与拼接）。核心：API Key管理、接口配置、模型选择、多模态生成（Agnes AI特有，采用基本命令组合复杂命令架构）、音频生成（简单合成+TTS语音合成）、语音识别与合成（ASR/TTS，含音色克隆/音色设计）。6域24种任务。触发词：模型配置、免费模型、API配置、模型设置、AI模型、图像生成、视频生成、音频生成、语音识别、语音合成、音色克隆、信息图生成、TTS配音、音视频合并、meta-

OpenClaw
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Oct 11, 2026

Version

1.0.10

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1K downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.

Avoid when

  • Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor
Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
Protocol compatibility
OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
Adoption signal
1K downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
Latest release
1.0.10release · observed Sep 22, 2026
Handshake status
UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s175zq13kt63ypfry5rgxh1pv18440m2:free-model-config
  1. Install using `clawhub skill install s175zq13kt63ypfry5rgxh1pv18440m2:free-model-config` in an isolated environment before connecting it to live workloads.
  2. No published capability contract is available yet, so validate auth and request/response behavior manually.
  3. Review the upstream CLAWHUB listing at https://clawhub.ai/wangjiaocheng/free-model-config before using production credentials.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-wangjiaocheng-free-model-config/snapshot"

Run-check

$0.02 USD

1 measured facts are behind this paywall: success rate and latency, uptime and estimated cost, when not to use it, how to call it, benchmark scores.

Agents pay $0.02 in USDC. A card payment is $0.50, the smallest a card allows.

Documentation

CLAWHUB

150,191 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: free-model-config
author: 王教成 Wang Jiaocheng (波动几何)
description: 免费AI模型配置领域负载物。标准化Agnes AI、智谱、商汤、小米、美团等平台的免费模型配置流程，支持文本/图像/视频/音频生成、语音识别（ASR）与信息图生成，及灵活多模态路径（单条、组合、批量生成与拼接）。核心：API Key管理、接口配置、模型选择、多模态生成（Agnes AI特有，采用基本命令组合复杂命令架构）、音频生成（简单合成+TTS语音合成）、语音识别与合成（ASR/TTS，含音色克隆/音色设计）。6域24种任务。触发词：模型配置、免费模型、API配置、模型设置、AI模型、图像生成、视频生成、音频生成、语音识别、语音合成、音色克隆、信息图生成、TTS配音、音视频合并、meta-skill-system。
---

# 免费模型配置技能

## 定位

本技能是免费AI模型配置的领域负载物，封装多个平台的免费模型配置和使用方法。

**核心价值**：将各种免费AI模型的配置流程标准化为可复用的领域负载物，使用户能够方便地配置和使用各种免费模型。

## 核心能力

### 模型配置能力

标准化各平台免费模型的配置流程：

- **API Key 管理**：从各平台后台网址生成和管理 API Key
- **接口配置**：配置各模型的接口地址和参数
- **模型选择**：根据需求选择合适的免费模型
- **参数设置**：设置配置参数，确保在有效范围内

**核心理念**：将复杂的模型配置流程标准化为可复用的领域负载物，使用户能够方便地配置和使用各种免费模型。

**适用范围**：支持 Agnes AI、智谱、商汤、小米、美团等平台的免费模型配置。

**配置优先级**：
1. 命令行参数：`--api-key YOUR_KEY`
2. 环境变量：`export MODEL_API_KEY=YOUR_KEY`
3. 配置文件：`~/.workbuddy/models.json` 中对应模型的 `apiKey` 字段

### 多模态生成能力（MF6 域）

Agnes AI 特有的多模态生成能力，支持图像、视频、音频生成：

- **架构设计**：基本命令组合复杂命令
  - **基本命令**（原子操作）：`image`、`video`、`concat`
  - **复杂命令**（组合而成）：`long-video`、`images-video`、`story-video`

**核心理念**：通过基本命令的组合，实现复杂的多模态生成功能。

**适用范围**：图像生成、视频生成、视频拼接、音频生成、TTS配音、音视频合并。

**脚本关系**：
- `scripts/agnes_gen.py`：核心脚本，用于图像/视频生成（MF6-01、MF6-02、MF6-03）
- `scripts/generate_audio.py`：辅助脚本，用于简单音频生成（MF6-04）
- `scripts/generate_tts_audio.py`：辅助脚本，用于TTS配音（MF6-05）
- `scripts/merge_audio_video.py`：辅助脚本，用于音视频合并（MF6-06）

### 音频生成能力

支持两种音频生成方式：

#### 1. 简单音频合成（无AI模型）

- **工具**：Python wave 模块
- **脚本**：`scripts/generate_audio.py`
- **用途**：生成简单的合成音频（喊叫声、背景音效）
- **限制**：无法生成语音

**核心理念**：当没有 TTS 工具时，可使用此功能生成简单的合成音频。

#### 2. TTS语音合成（需要AI模型）

- **推荐工具**：edge-tts（免费、中文效果好）
- **安装**：`pip install edge-tts`
- **脚本**：`scripts/generate_tts_audio.py`
- **用途**：生成真正的语音配音
- **支持**：单人配音、多人配音、声音混合

**核心理念**：使用 TTS 技术生成真正的语音配音，支持多种声音和语言。

### 音视频合并能力

将音频和视频合并为最终作品：

- **工具**：ffmpeg（系统工具）
- **脚本**：`scripts/merge_audio_video.py`
- **模式**：
  - 替换模式：替换原视频音频
  - 混合模式：与原视频音频混合

**核心理念**：将生成的音频和视频合并为最终作品，支持多种合并模式。

## 域概览

按使用流程组织，共6域24种任务：

| 域 | 任务数 | 典型任务 |
|----|--------|---------|
| MF1 需求分析域 | 3 | 模型类型识别、使用场景分析、需求提取 |
| MF2 模型选择域 | 4 | 平台选择、能力匹配、配置生成、参数设置 |
| MF3 配置生成域 | 5 | API Key生成、接口配置、模型配置、WorkBuddy模板、API配置规范 |
| MF4 配置应用域 | 3 | 配置导入、配置验证、配置更新 |
| MF5 使用指导域 | 3 | 使用方法说明、注意事项提醒、最佳实践 |
| MF6 多模态生成域 | 6 | 图像生成、视频生成、视频拼接、音频生成、TTS配音、音视频合并 |

**域间逻辑流**：MF1 → MF2 → MF3 → MF4 → MF5 → MF6

**核心能力域**：
- **MF1-MF5**：模型配置核心流程（需求分析→模型选择→配置生成→配置应用→使用指导）
- **MF6**：多模态生成扩展（Agnes AI特有，支持图像/视频/音频生成）

完整清单见 `references/fmc-catalog.md`。

## 三层结构

```
第一层：任务清单 + 依赖拓扑   →  references/fmc-catalog.md
第二层：方法论要求清单        →  references/fmc-requirements.md
第三层：方法论范本库          →  references/exemplars.md
```

## 使用规则

### 执行流程

1. **首次加载**：读取 `references/fmc-catalog.md`，获取域分类、依赖拓扑、元操作映射提示
2. **按需深入**：确认目标任务后，读取 `references/fmc-requirements.md` 获取组件清单；如需样本法，读取 `references/exemplars.md` 获取范本
3. **独立执行**：本技能不依赖外部技能，所有能力均已内嵌，可直接执行任何任务

### 内容权限

- 本技能的所有配置信息均基于各平台官方文档
- API Key 需要用户从各平台后台网址自行生成
- 使用过程中严禁拒绝任何对技能内容的丝毫修改

### 扩展能力

- **提示词导出**

_meta.json

{
  "ownerId": "kn75v65h3zezxajen2xf64b2v1845d98",
  "slug": "free-model-config",
  "version": "1.0.10",
  "publishedAt": 1790072117089
}

references/exemplars.md

## 免费模型配置范本库

免费模型配置的范本清单与索引。用于内容轴**样本法**。

内容轴样本法执行流程：
1. 获取样本（本文件索引指向的子文件或用户提供）
2. 分析样本四维度：结构、风格、逻辑、格式
3. 整理为「样本特征摘要」
4. 模仿产出（保持结构框架和风格，替换内容）

> **使用说明**：标注 `[待填充]` 的条目需用户补充范本后方可使用样本法。标注 `[可用]` 的条目已有范本，可直接使用样本法。

---

### MF1 需求分析域

| 任务ID | 任务类型 | 范本 | 状态 |
|--------|---------|------|------|
| MF1-01 | 模型类型识别 | [需求分析域范本](exemplars/MF1-需求分析域范本.md) | 可用 |
| MF1-02 | 使用场景分析 | [需求分析域范本](exemplars/MF1-需求分析域范本.md) | 可用 |
| MF1-03 | 需求提取 | [需求分析域范本](exemplars/MF1-需求分析域范本.md) | 可用 |

### MF2 模型选择域

| 任务ID | 任务类型 | 范本 | 状态 |
|--------|---------|------|------|
| MF2-01 | 平台选择 | [模型选择域范本](exemplars/MF2-模型选择域范本.md) | 可用 |
| MF2-02 | 能力匹配 | [模型选择域范本](exemplars/MF2-模型选择域范本.md) | 可用 |
| MF2-03 | 配置生成 | [模型选择域范本](exemplars/MF2-模型选择域范本.md) | 可用 |
| MF2-04 | 参数设置 | [模型选择域范本](exemplars/MF2-模型选择域范本.md) | 可用 |

### MF3 配置生成域

| 任务ID | 任务类型 | 范本 | 状态 |
|--------|---------|------|------|
| MF3-01 | API Key 生成 | [配置生成域范本](exemplars/MF3-配置生成域范本.md) | 可用 |
| MF3-02 | 接口配置 | [配置生成域范本](exemplars/MF3-配置生成域范本.md) | 可用 |
| MF3-03 | 模型配置 | [配置生成域范本](exemplars/MF3-配置生成域范本.md) | 可用 |
| MF3-04 | WorkBuddy 模板 | [配置生成域范本](exemplars/MF3-配置生成域范本.md) | 可用 |
| MF3-05 | API 配置规范 | [配置生成域范本](exemplars/MF3-配置生成域范本.md) | 可用 |

### MF4 配置应用域

| 任务ID | 任务类型 | 范本 | 状态 |
|--------|---------|------|------|
| MF4-01 | 配置导入 | [配置应用域范本](exemplars/MF4-配置应用域范本.md) | 可用 |
| MF4-02 | 配置验证 | [配置应用域范本](exemplars/MF4-配置应用域范本.md) | 可用 |
| MF4-03 | 配置更新 | [配置应用域范本](exemplars/MF4-配置应用域范本.md) | 可用 |

### MF5 使用指导域

| 任务ID | 任务类型 | 范本 | 状态 |
|--------|---------|------|------|
| MF5-01 | 使用方法说明 | [使用指导域范本](exemplars/MF5-使用指导域范本.md) | 可用 |
| MF5-02 | 注意事项提醒 | [使用指导域范本](exemplars/MF5-使用指导域范本.md) | 可用 |
| MF5-03 | 最佳实践 | [使用指导域范本](exemplars/MF5-使用指导域范本.md) | 可用 |

### MF6 多模态生成域

| 任务ID | 任务类型 | 范本 | 状态 |
|--------|---------|------|------|
| MF6-01 | 图像生成 | [多模态生成域范本](exemplars/MF6-多模态生成域范本.md) | 可用 |
| MF6-02 | 视频生成 | [多模态生成域范本](exemplars/MF6-多模态生成域范本.md) | 可用 |
| MF6-03 | 视频拼接 | [多模态生成域范本](exemplars/MF6-多模态生成域范本.md) | 可用 |
| MF6-04 | 音频生成 | [多模态生成域范本](exemplars/MF6-多模态生成域范本.md) | 可用 |
| MF6-05 | TTS配音 | [多模态生成域范本](exemplars/MF6-多模态生成域范本.md) | 可用 |
| MF6-06 | 音视频合并 | [多模态生成域范本](exemplars/MF6-多模态生成域范本.md) | 可用 |

---

### 用户填充指南

用户向本技能添加范本时：

1. **脱敏**：移除所有敏感信息（API Key、个人信息），用占位符替换
2. **存放**：将范本文件放入 `references/exemplars/` 目录，按任务ID命名
3. **注册**：在本文件对应条目中更新范本路径和状态（空→可用）
4. **特征摘要**：为每个范本撰写四维分析（结构、风格、逻辑、格式），存入同目录 `{ID}.summary.md` 文件

references/exemplars/MF1-需求分析域范本.md

## MF1 需求分析域范本

### MF1-01 模型类型识别范本

**必选组件**：

1. **用户输入分析**：

用户原始输入："{用户输入内容}"

2. **模型类型判定**：

| 判定维度 | 结果 | 依据 |
|---------|------|------|
| 模型类型 | {文本生成/图像生成/视频生成等} | {判定依据} |
| 使用场景 | {聊天/创作/设计等} | {判定依据} |
| 平台偏好 | {Agnes AI/智谱/商汤等} | {判定依据} |

3. **类型理由**：

选择 {模型类型} 的理由：
- {理由1}
- {理由2}
- {理由3}

**可选组件**：

**类型切换建议**：

如果用户需求更适合其他类型，可以考虑：
- {替代类型1}：{适用场景}
- {替代类型2}：{适用场景}

**组装顺序**：用户输入接收 → 关键词提取 → 类型匹配 → 类型确认

**约束**：必须准确识别模型类型，不可混淆不同类型的模型

**格式**：模型类型报告（Markdown）

**输出示例**：

```markdown
## 模型类型识别报告

## 用户输入
"{用户输入内容}"

## 类型判定
- 模型类型：文本生成
- 使用场景：聊天对话
- 平台偏好：Agnes AI

## 类型理由
1. 用户需要文本生成功能
2. 聊天对话场景适合文本生成模型
3. Agnes AI 平台支持多模态生成

## 类型切换建议
- 如果需要图像生成，可以考虑使用图像生成模型
- 如果需要视频生成，可以考虑使用视频生成模型
```

---

### MF1-02 使用场景分析范本

**必选组件**：

1. **使用场景识别**：

用户原始需求："{用户需求描述}"

2. **需求分析**：

| 需求维度 | 分析结果 | 依据 |
|---------|---------|------|
| 主要用途 | {用途} | {分析依据} |
| 使用频率 | {频率} | {分析依据} |
| 质量要求 | {要求} | {分析依据} |
| 预算限制 | {限制} | {分析依据} |

3. **能力要求**：

- 文本生成：{需要/不需要}
- 图像生成：{需要/不需要}
- 视频生成：{需要/不需要}

**可选组件**：

**场景优化建议**：

- {优化建议1}
- {优化建议2}

**替代方案**：

- {替代方案1}：{适用场景}
- {替代方案2}：{适用场景}

**组装顺序**：场景识别 → 需求分析 → 能力匹配 → 场景确认

**约束**：必须准确理解用户的使用场景

**格式**：场景分析报告（Markdown）

**输出示例**：

```markdown
## 使用场景分析报告

## 用户需求
"{用户需求描述}"

## 需求分析
- 主要用途：聊天对话
- 使用频率：高频
- 质量要求：标准
- 预算限制：免费

## 能力要求
- 文本生成：需要
- 图像生成：不需要
- 视频生成：不需要

## 场景优化建议
1. 使用轻量级模型以提高响应速度
2. 设置合理的参数以平衡质量和速度

## 替代方案
1. 如果需要图像生成，可以考虑使用 Agnes AI 的图像生成模型
2. 如果需要视频生成，可以考虑使用 Agnes AI 的视频生成模型
```

---

### MF1-03 需求提取范本

**必选组件**：

1. **关键信息提取**：

从用户需求中提取的关键信息：
- {信息1}
- {信息2}
- {信息3}

2. **需求整理**：

| 需求维度 | 用户指定 | 默认值 | 最终值 |
|---------|---------|--------|--------|
| 模型类型 | {用户指定/未指定} | 文本生成 | {最终值} |
| 平台偏好 | {用户指定/未指定} | Agnes AI | {最终值} |
| 能力要求 | {用户指定/未指定} | 基础能力 | {最终值} |
| 质量要求 | {用户指定/未指定} | 标准 | {最终值} |

3. **需求确认**：

确认的需求清单：
- 模型类型：{模型类型}
- 平台偏好：{平台}
- 能力要求：{能力要求}
- 质量要求：{质量要求}

**可选组件**：

**需求优先级**：

| 优先级 | 需求 | 说明 |
|--------|------|------|
| 高 | {需求1} | {说明} |
| 中 | {需求2} | {说明} |
| 低 | {需求3} | {说明} |

**需求依赖关系**：

- {需求1} → {需求2}：{依赖说明}
- {需求2} → {需求3}：{依赖说明}

**组装顺序**：信息提取 → 需求整理 → 需求确认

**约束**：必须完整提取用户需求

**格式**：需求清单（Markdown 表格）

**输出示例**：

```markdown
## 需求提取报告

## 关键信息提取
1. 用户需要文本生成功能
2. 用户偏好免费模型
3. 用户需要中文支持

## 需求整理
| 需求维度 | 用户指定 | 默认值 | 最终值 |
|---------|---------|--------|--------|
| 模型类型 | 文本生成 | 文本生成 | 文本生成 |
| 平台偏好 | 未指定 | Agnes AI | Agnes AI |
| 能力要求 | 中文支持 | 基础能力 | 中文支持 |
| 质量要求 | 未指定 | 标准 | 标准 |

## 需求确认
- 模型类型：文本生成
- 平台偏好：Agnes AI
- 能力要求：中文支持
- 质量要求：标准

## 需求优先级
| 优先级 | 需求 | 说明 |
|--------|------|------|
| 高 | 文本生成 | 核心需求 |
| 中 | 中文支持 | 重要需求 |
| 低 | 免费模型 | 可选需求 |

## 需求依赖关系
- 文本生成 → 中文支持：文本生成是中文支持的基础
- 中文支持 → 免费模型：中文支持需要选择合适的免费模型
```

references/exemplars/MF2-模型选择域范本.md

## MF2 模型选择域范本

### MF2-01 平台选择范本

**必选组件**：

1. **平台列表**：

| 平台 | 模型名称 | 能力 | 接口地址 |
|------|---------|------|---------|
| Agnes AI | agnes-2.0-flash | 文本/图像/视频生成 | https://apihub.agnes-ai.com/v1 |
| 智谱 BigModel | glm-4.7-flash | 文本生成 | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/ |
| 商汤 SenseNova | sensenova-6.8-flash-lite / sensenova-u1-fast / deepseek-v4-flash / glm-5.2 | 文本生成 / 信息图生成 / 对话推理 | https://token.sensenova.cn/v1 |
| 小米 MIMO | mimo-v2.5-pro / mimo-v2.5 / mimo-v2.5-asr / mimo-v2.5-tts 系列 | 文本生成 / 全模态 / 语音识别 / 语音合成 | https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 |
| 美团 LongCat | LongCat-2.0 | 文本生成 | https://api.longcat.chat/openai |

2. **平台能力对比**：

| 能力维度 | Agnes AI | 智谱 BigModel | 商汤 SenseNova | 小米 MIMO | 美团 LongCat |
|---------|----------|---------------|----------------|-----------|--------------|
| 文本生成 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 图像生成 | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
| 视频生成 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| 中文支持 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 免费额度 | 有限 | 有限 | 有限 | 有限 | 有限 |

3. **平台选择理由**：

选择 {平台名称} 的理由：
- {理由1}
- {理由2}
- {理由3}

**可选组件**：

**平台优缺点分析**：

| 平台 | 优点 | 缺点 |
|------|------|------|
| Agnes AI | 多模态能力强 | 需要配置 |
| 智谱 BigModel | 中文能力强 | 仅文本 |
| 商汤 SenseNova | 稳定性好，支持信息图生成 | 生图链接 1 小时有效 |
| 小米 MIMO | 响应速度快，全模态 + 语音 | ASR 按音频时长计费 |
| 美团 LongCat | 免费额度高 | 仅文本 |

**平台推荐**：

根据用户需求，推荐使用 {平台名称}：
- {推荐理由1}
- {推荐理由2}

**自动推荐规则**：

| 用户需求 | 推荐平台 | 推荐模型 | 推荐理由 |
|---------|---------|---------|---------|
| 图像生成 | Agnes AI | agnes-image-2.0-flash | 唯一支持图像生成的免费模型 |
| 视频生成 | Agnes AI | agnes-video-v2.0 | 唯一支持视频生成的免费模型 |
| 文本生成 | models.json 中第一个可用模型 | - | 优先使用已配置的模型 |

展示推荐结果，询问用户是否接受或自行选择。

**组装顺序**：需求分析 → 平台扫描 → 能力对比 → 平台选择

**约束**：必须根据需求选择合适的平台

**格式**：平台选择记录（Markdown）

**输出示例**：

```markdown
## 平台选择报告

## 用户需求
需要文本生成功能，支持中文，免费使用

## 平台列表
| 平台 | 模型名称 | 能力 | 接口地址 |
|------|---------|------|---------|
| Agnes AI | agnes-2.0-flash | 文本/图像/视频生成 | https://apihub.agnes-ai.com/v1 |
| 智谱 BigModel | glm-4.7-flash | 文本生成 | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/ |

## 平台能力对比
| 能力维度 | Agnes AI | 智谱 BigModel |
|---------|----------|---------------|
| 文本生成 | ✅ | ✅ |
| 图像生成 | ✅ | ❌ |
| 视频生成 | ✅ | ❌ |
| 中文支持 | ✅ | ✅ |
| 免费额度 | 有限 | 有限 |

## 平台选择理由
选择 Agnes AI 的理由：
1. 支持多模态生成（文本/图像/视频）
2. 中文支持良好
3. 免费额度足够使用

## 平台优缺点分析
| 平台 | 优点 | 缺点 |
|------|------|------|
| Agnes AI | 多模态能力强 | 需要配置 |
| 智谱 BigModel | 中文能力强 | 仅文本 |

## 平台推荐
根据用户需求，推荐使用 Agnes AI：
1. 支持多模态生成，满足未来扩展需求
2. 中文支持良好，适合中文用户
3. 免费额度足够使用，成本可控
```

---

### MF2-02 能力匹配范本

**必选组件**：

1. **模型能力列表**：

| 平台 | 模型名称 | 文本生成 | 图像生成 | 视频生成 | 中文支持 |
|------|---------|---------|---------|---------|---------|
| Agnes AI | agnes-2.0-flash | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 智谱 BigModel | glm-4.7-flash | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 商汤 SenseNova | sensenova-6.8-flash-lite / sensenova-u1-fast / deepseek-v4-flash / glm-5.2 | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ |
| 小米 MIMO | mimo-v2.5-pro / mimo-v2.5 / mimo-v2.5-asr / mimo-v2.5-tts 系列 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |
| 美团 LongCat | LongCat-2.0 | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ |

2. **需求匹配度分析**：

| 能力维度 | 用户需求 | 平台能力 | 匹配度 |
|---------|---------|---------|--------|
| 文本生成 | {需要/不需要}

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  "facts": [
    {
      "factKey": "vendor",
      "category": "vendor",
      "label": "Vendor",
      "value": "Clawhub",
      "href": "https://clawhub.ai/wangjiaocheng/skills/free-model-config",
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    },
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      "factKey": "protocols",
      "category": "compatibility",
      "label": "Protocol compatibility",
      "value": "OpenClaw",
      "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-wangjiaocheng-free-model-config/contract",
      "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-wangjiaocheng-free-model-config/contract",
      "sourceType": "contract",
      "confidence": "medium",
      "observedAt": "2026-10-11T17:14:20.697Z",
      "isPublic": true
    },
    {
      "factKey": "traction",
      "category": "adoption",
      "label": "Adoption signal",
      "value": "1K downloads",
      "href": "https://clawhub.ai/wangjiaocheng/free-model-config",
      "sourceUrl": "https://clawhub.ai/wangjiaocheng/free-model-config",
      "sourceType": "profile",
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Record generated Oct 11, 2026.

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