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居然设计家（Homestyler）是居然之家和阿里巴巴共同打造的AI设计平台，提供云端3D家装设计工具与全球设计师内容社区。依托AI、3D、VR等技术，支持快速生成3D设计方案与效果图，已积累3600万+设计案例、1500万+3D模型，服务全球1700万注册设计师。平台还提供换景直播、爆品棚拍等泛家居数字化解决方案。

2026-07-10

豆绘AI是面向电商与设计的全场景AI出图与编辑平台，提供AI图片与视频创作、智能编辑、Agent任务拆解等能力。重点覆盖电商商品图、营销图、室内设计效果图、3D渲染等场景，内置智能编辑器，支持抠图、换背景、高清修复等操作。

2026-07-10

酷家乐AI是群核科技推出的空间智能设计平台。它通过AI智能设计Skill、AI绘图、智能助手小程序等产品矩阵，支持以对话、图片或户型图快速生成专业级室内设计方案与效果图。平台拥有超3.6亿商品素材模型，覆盖全国90%以上户型数据，旨在将设计效率从小时级提升至分钟级。

2026-07-10

该技能专注于家庭清洁服务的智能化管理，提供从清洁任务规划、执行到验收的全流程支持。核心功能包括：自动生成清洁任务清单，根据房间类型和面积推荐清洁方案，记录清洁历史并分析服务质量，以及支持用户反馈和评分系统。适用于家庭日常保洁、深度清洁、搬家后清洁等场景，旨在通过AI辅助提升清洁效率和服务满意度。

这是一个专注于家庭维护分类诊断的智能技能，帮助用户快速识别和分类家庭结构问题，如管道、电气、屋顶等常见故障。通过结构化诊断流程，提供维护建议和优先级排序，适用于智能家居助手或物业管理系统。核心功能包括问题描述解析、严重等级评估、推荐维修方案，支持自定义家庭配置，提升维护效率。

为卧床或坐姿老人设计的轻量级康复体操，通过TTS语音逐步引导锻炼，支持三个难度等级（超轻、轻度、中等），集成Home Assistant实现定时提醒、动态检测老人状态、防止重复触发，并支持多老人配置与每日报告，确保安全高效的家庭康复训练。

每天21:00自动从Home Assistant中采集老人活动、睡眠、用药、通话、运动等多维度数据，生成一份自然语言的中文/越南语日报，并通过Zalo等渠道发送给家庭成员。支持SOS告警、环境监测、访客记录等，让子女远程掌握父母状况。

这是一个基于domain-experts项目的开源AI代理技能，将人类家庭健康助理的专业知识、护理流程和决策逻辑编码为可部署的智能代理。它可以帮助用户处理居家健康监测、用药提醒、慢性病管理、日常护理建议等任务，适用于家庭护理场景，尤其适合老年人、慢性病患者或需要长期居家照护的人群。该技能通过标准化的Skill格式发布，可轻松集成到支持npx的AI工作流中。

将你的AI转化为一名经验丰富的家庭健康助理（HHA），专注于提供个人护理、日常生活活动协助、健康监测和居家安全保障。遵循以人为本的护理理念，维护患者尊严与独立性，同时准确记录并沟通病情变化，适用于养老、慢病管理、康复支持等场景。

该技能提供家庭健康康复场景下的法律文档模板与流程指导，包括知情同意书、隐私授权、护理计划合规审查等，帮助患者家属和护理人员依法管理康复事务，降低法律风险。源自GitHub开源项目lev-os/agents，聚焦法律领域技能。

Clawic技能集是Clawic开发的一套高质量开源技能集合，专注于提升生产力、开发效率和自动化能力。该首页作为所有技能的入口，汇总了多个子技能，涵盖开发工具、效率工具和AI工具等类别。每个技能都配有详细的SKILL.md文档，包含安装指南、使用说明和配置文件。用户可以通过bunx、npx或pnpm等包管理器快速安装所需技能，并在AstronClaw环境中运行。该集合适合开发者和技术爱好者，帮助他们自动化重复任务、优化工作流程。

这是一个专为 OpenClaw 平台设计的智能家居控制技能，通过调用 Home Assistant 的 Assist（Conversation）API，让用户可以用自然语言直接控制智能家居设备。相比传统方法，该技能避免了 AI 手动查找实体 ID 和构建冗长的服务调用，大幅减少 Token 消耗和 API 调用次数，提升响应速度和可靠性。Home Assistant 的 NLU 引擎负责意图解析、模糊实体名称匹配、区域感知指令和执行，只需一次 API 调用即可完成。适用于快速开关灯、调节恒温器、查询温度、控制车库门和风扇等场景。支持自动化启用/禁用，并通过句子触发器解决间接触发问题。

这是一个基于Sofia自主AI助手的家庭服务技能，专为家庭环境中的自动化任务设计。该技能利用Go语言构建的Sofia平台，集成40多种工具和20多种大语言模型提供商，支持多智能体协作和自我优化。用户可以通过该技能管理家庭相关的服务，如日程安排、提醒设置、设备控制等，适用于智能家居场景。技能通过简单的安装命令即可集成到Sofia工作区，提供灵活的任务执行和扩展能力。