AI Agent 的办公 Swiss Army Knife:商汤 SenseNova-Skills 开源全解析

一套让 AI Agent 真正干活的技能库，覆盖图像生成、PPT、数据分析、深度研究四大场景，兼容 OpenClaw 和 hermes-agent。

说实话，过去一年我们看了太多”AI 能聊天”的演示，但真正能在办公场景里跑完一整件事的——从读 Excel 到做 PPT，从搜资料到写报告——寥寥无几。

最近商汤旗下的 OpenSenseNova 在 GitHub 上开源了一套 SenseNova-Skills，直接把这事儿给补上了。它不是又一个模型，而是一整套面向 AI Agent 的办公技能库，让 Agent 从”会说话”变成”会干活”。

一、这到底是个啥？

简单讲，SenseNova-Skills 是一套遵循 Agent Skills^[1] 规范的技能仓库。每个技能独立成一个目录，通过 SKILL.md 声明触发条件、能力边界和执行方式。

它直接对接 SenseNova 系列模型，兼容 OpenClaw 和 hermes-agent 这类 Agent 运行时。换句话说，你把仓库克隆到 skills 目录，Agent 重启后就能调用这些能力。

目前已经集成了 20+ 个技能，分成五大板块：

二、几个让人眼前一亮的技能

1. sn-infographic：信息图自动生成

这个技能算是仓库里的明星。它不只是把文字转图片，而是自动评估提示词、从 87 种布局和 66 种风格中选型，然后多轮生成 + VLM 评审 + 质量排序。

换句话说，你把一段复杂数据或报告丢给它，它能输出一张专业级、高密度、结构化的信息图。仓库里甚至有近 100 个生成案例的画廊可以参考，Prompt 怎么写也能”偷师”。

2. sn-ppt-standard：PPT 的标准工业流

做 PPT 最怕的就是”给了大纲但排版灾难”。这个技能走的是一个完整流水线：

风格定义 → 大纲生成 → 资产规划 → 分槽位图像生成 → VLM 质检 
→ 分页 HTML → 分页评审（可选重写）→ 汇总 review → 导出 PPTX

每一页都有视觉审核，不满意还能回炉重造。对于经常做汇报的人来说，这基本就是把设计师和排版助理一起打包了。

3. sn-deep-research：深度研究的”流水线”

这个不是简单的”搜一搜、写一写”，而是有严格阶段的：

1. 规划阶段：基于需求一次性产出 plan.json，定界、拆维度、定搜索策略
2. 单维度取证：按 plan 调用搜索、筛选证据、交叉验证
3. 综合判断：把多个子报告综合为 synthesis.md，明确主线、证据强弱、关键冲突
4. 终稿写作：落成为 report.md，支持重写、润色、重组结构

最实用的是支持断点续跑——研究做到一半断了，重启后不用从头来。

三、端到端跑通：一个真实案例

仓库里有个叫 “内存价格分析” 的端到端示例，完整跑过了 数据分析 → 深度调研 → PPT 生成 三段闭环：

第一段：数据分析

• 读取原始报价 CSV，做字段刻画、品类标准化、时间戳对齐
• 从”整体走势””分品类涨幅 Top””服务器级 vs 消费级背离”三个角度刻画
• 定位到 2 月下旬的价格拐点

第二段：深度研究

• 把数据结论转化为研究问题
• 按维度规划检索：供给收缩、AI 服务器需求、原厂控产
• 多来源交叉验证后再写入报告

第三段：PPT 产出

• 16 页大纲 + 每页素材规划
• 分页 HTML 生成 + VLM 评审
• 分页截图合成最终 PPTX

最终叙事很清晰：价格在涨 → 为什么涨 → 怎么应对。这其实是很多行业研究的经典框架，但以前需要分析师 + 设计师 + 研究员三个人干一周的事，现在 Agent 一条流水线跑完。

四、怎么用上？

如果你已经在用 OpenClaw，安装简单到一句话：

git clone https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills.git --depth=1
cp -r SenseNova-Skills/skills/* ~/.openclaw/skills/

然后重启 Agent 服务即可。Hermes 用户把目录换成 ~/.hermes/skills/。

当然，各分类技能有各自的 Python 依赖和 API key 配置，详细指引在 docs/ 目录下。不想自己搭环境的，可以直接用集成好的 小浣熊 Pro（xiaohuanxiong.com），SenseNova 6.7 Flash + Cowork-Skill 已经打包进去了。

五、一点个人看法

开源 Agent Skills 这件事本身比单个模型更有价值。模型决定的是”智商上限”，Skill 决定的是”能干多少活”。SenseNova-Skills 的价值在于把办公场景的完整工作流拆解成了可复用、可编排、可扩展的模块。

不过也要泼点冷水：这些技能对底层模型的多轮推理、工具调用、长上下文能力要求不低。如果接的是轻量级模型，体验可能打折扣。建议配合 SenseNova 平台 API 使用，目前有免费 token 套餐可以试。

总的来说，如果你正在玩 OpenClaw 或 hermes-agent，这个仓库值得 star 下来仔细研究。至少那个 sn-infographic 画廊，逛一圈就能学到不少 Prompt 设计思路。

项目地址：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-Skills^[2]

文档索引：

• 图像生成指南^[3]
• PPT 生成指南^[4]
• 数据分析指南^[5]
• 深度研究指南^[6]

引用链接