⚠️ 使用前必读：本 skill 仅包含「调用说明」，不包含服务端代码。实际提供接口的 local_hub 服务需在本机单独部署并先启动。服务未启动时，所有 curl 调用会连接失败。

服务端代码与下载：
- 仓库：
- 直接下载 zip：
解压后进入目录，创建虚拟环境并安装依赖（python3 -m venv .venv-hub、source .venv-hub/bin/activate、pip install -r requirements.txt），再执行 ./run.sh。

这是什么：一个跑在你本机的 HTTP 服务（默认 http://127.0.0.1:9000），把麦克风、摄像头、Ollama、YOLO、Stable Diffusion 等统一成一组 API。Silas 通过 exec + curl 调用这些接口，不占用 OpenClaw 的 skill 检索维度，只是「多了一个可调的后端」。

与其它 skills 的关系：和 pptx、screen-capture 等不在同一维度——其它 skills 是「能力目录里的一条」；local_hub 是底层服务。本 skill 只是「调用说明」：告诉 Silas 何时、如何用 curl 去调这个服务。

前置条件

• 服务必须先启动（用户或你在本机执行一次）：

  cd ~/.openclaw/workspace/local_hub && source .venv-hub/bin/activate && ./run.sh
  

• 健康检查（可选）：curl -s http://127.0.0.1:9000/health 返回 {"status":"ok",...} 表示服务在线。

何时使用

怎么用（curl 示例）

基地址：http://127.0.0.1:9000（若改过端口或主机，以实际为准）。

1. 检查是否有声音（播放后验证）

curl -s -X POST "http://127.0.0.1:9000/audio/check?duration=1&threshold=0.01"

返回示例：{"rms":0.02,"threshold":0.01,"has_sound":true,"duration":1.0}。看 has_sound 为 true/false。

2. 摄像头拍一张

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/camera/snapshot

返回示例：{"path":"/Users/.../local_hub/data/camera_1234567890.jpg"}。后续可读该文件或交给 describe-image。

3. 本地 Ollama 对话

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/llm/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"openclaw-distill","prompt":"你好","system":null}'

返回里有 response 字段即模型回复。可换 qwen2.5:14b、llava 等本机已有模型。

4. YOLO 检测（上传图片）

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/vision/yolo \
  -F "file=@/path/to/image.jpg"

返回 detections 列表及保存路径。

5. 文生图（Stable Diffusion）

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/image/txt2img \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"a cute robot, high quality","negative_prompt":"","steps":20,"width":512,"height":512}'

返回 paths 数组，为生成图在 local_hub/data/ 下的路径。

6. 图生图

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/image/img2img \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"image_path":"/path/to/input.png","prompt":"make it cyberpunk","denoising_strength":0.6,"steps":20}'

7. TTS（朗读并保存音频）

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/audio/tts \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text":"Hello world","voice":"Tingting"}'

8. 系统通知

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/notify \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title":"提醒","body":"会议 5 分钟后开始"}'

9. 剪贴板

# 读取
curl -s http://127.0.0.1:9000/clipboard
# 写入
curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/clipboard -H "Content-Type: application/json" -d '{"text":"复制这段"}'

10. 图片描述（Ollama 视觉模型）

curl -s -X POST "http://127.0.0.1:9000/vision/describe?model=llava" -F "file=@/path/to/image.jpg"

11. 列出 Ollama 模型 / 天气 / 系统状态

curl -s http://127.0.0.1:9000/llm/models
curl -s "http://127.0.0.1:9000/weather?query=Beijing"
curl -s http://127.0.0.1:9000/system/status

12. 执行白名单脚本（需先配置 RUN_SCRIPT_WHITELIST 与 scripts/ 下可执行文件）

curl -s -X POST http://127.0.0.1:9000/run/script \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name":"my_script","params":{"key":"value"}}'

执行方式

• 用 exec 调用上述 curl 命令；返回的 JSON 可解析后回复用户（例如「检测到有声音」「已生成图：…」）。
• 若服务未启动，curl 会报连接失败；此时可提示用户先启动 local_hub/run.sh，或说明「本地能力中心未就绪」。

依赖与端口

• local_hub：workspace 内 local_hub/，Python + FastAPI，默认端口 9000。
• Ollama：本机 11434，local_hub 会转调。
• Stable Diffusion：本机需有 A1111 类服务，默认 7860；可通过环境变量 SD_BASE_URL 改。

完整 API 与参数见：workspace/local_hub/README.md（若有）。