OpenClaw 生态首个生活场景 Skill
你的专属 AI 穿搭顾问，像闺蜜一样懂你的风格。支持多人衣橱管理，全家人的穿搭一个 Skill 搞定！
一个 Skill 管理全家人的穿搭：
- 支持成人、儿童、老人独立画像
- 智能识别目标成员
- 数据隔离存储
- 拍照录入 — 拍下衣服自动识别类型、颜色、风格
- 多模态 AI — 支持视觉大模型识别，无 API 时本地降级
- 自动分类 — 上衣/下装/外套/鞋子智能归档
- 场景感知推荐（约会、通勤、休闲）
- 天气适配
- 风格匹配
- 实时参谋 — 拍照问要不要买
- 搭配建议 — 和现有衣橱对比
- 购买决策 — 理性消费建议
- 配置分析 — 颜色分布、季节占比、风格偏向
- 购物指南 — 缺什么、多什么
- 理性消费 — 避免重复购买
- 收藏喜欢的淘宝店铺
- 监控新品上架
- 智能推荐
- Python 3.8+
- SQLite 3
- （可选）阿里云 DashScope API Key — 用于 AI 识别
# 克隆仓库
git clone https://github.com/zironglv/clothy.git
cd clothy
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt# 设置 AI API Key（可选，不设置则使用本地分析）
export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key"from main import Clothy
# 创建实例
app = Clothy()
# 录入单品
result = app.process("录入一件白色T恤")
print(result['text'])
# 获取推荐
result = app.process("今天穿什么")
print(result['text'])# 添加家庭成员
app.process("添加家庭成员 老公")
app.process("添加家庭成员 小孩")
# 智能识别成员
app.process("给老公录入一件蓝色衬衫") # 自动录入到老公衣橱
app.process("今天小孩穿什么") # 自动推荐小孩穿搭# 发送图片 + 文字
result = app.process("录入", context={'image': '/path/to/image.jpg'})result = app.process("分析我的衣橱")
# 输出：
# 📊 衣橱分析报告
# 总计 28 件单品
# 🎨 颜色分布：白色 35%、蓝色 25%、黑色 20%...
# 📅 季节覆盖：春夏秋 85%、冬季 15%
# 💡 建议：缺一件黑色基础款打底衫clothy/
├── main.py # 主入口
├── SKILL.md # Skill 定义文件
├── requirements.txt # Python 依赖
├── src/
│ ├── core/
│ │ ├── command_parser.py # 命令解析
│ │ ├── member_manager.py # 成员管理
│ │ ├── session_manager.py # 会话管理
│ │ ├── main_router.py # 主路由
│ │ └── recommender.py # 搭配推荐
│ ├── services/
│ │ ├── clothing_recognizer.py # AI 识别
│ │ ├── message_builder.py # 消息构建
│ │ ├── image_service.py # 图片处理
│ │ └── taobao_importer.py # 淘宝导入
│ ├── models/
│ │ └── profile.py # 用户画像
│ └── storage/
│ └── database.py # 数据库
└── tests/
└── test_v050.py # 功能测试
| 变量名 | 说明 | 必需 |
|---|---|---|
DASHSCOPE_API_KEY |
阿里云 DashScope API Key | 否（无则本地分析） |
默认使用阿里云通义千问系列模型：
- 视觉模型:
qwen-vl-plus— 图片识别 - 文本模型:
qwen-max— 文本理解
可在 clothing_recognizer.py 中修改。
- 所有数据存储在本地 SQLite 数据库
- 图片存储在本地
wardrobe_images/目录 - 不会上传用户数据到云端（除 AI 识别请求）
- 调用 AI API 时仅发送图片用于识别
- 不保存图片到远程服务器
- 可选择不使用 AI，改用本地分析
- 淘宝导入需要用户提供数据（订单/收藏夹截图或数据）
- 不直接调用淘宝 API
- 不存储淘宝账号信息
欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！
# 克隆并安装开发依赖
git clone https://github.com/zironglv/clothy.git
cd clothy
pip install -r requirements.txt
# 运行测试
python test_v050.pyfeat:新功能fix:修复 bugdocs:文档更新refactor:代码重构test:测试相关
本项目基于 MIT 协议 开源。
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