智能追问，对话不断线

基于对话上下文生成3个智能后续问题建议，降低用户提问门槛，提升多轮对话连贯性。

基本信息

• 技能名称?Smart Follow-ups
• 中文名称?智能追问，对话不断线
• 作者?robbyczgw-cla
• 分类?其他
• 版本?2.1.8
• 标签?ai-assistant, conversation, productivity, cli-tool, llm, suggestions, context-aware

使用方法

使用说明
核心功能
Smart Follow-ups 是 OpenClaw 平台的对话增强技能，通过 /followups 命令自动分析当前对话上下文，生成3个结构化后续建议：⚡ Quick（快速澄清）、 Deep Dive（深度探索）、 Related（关联扩展）。支持10+通讯渠道，包括 Telegram/Discord/Slack 的按钮交互，以及 Signal/WhatsApp/SMS 的文字回复。
显著优点
零配置启动 ：默认复用 OpenClaw 原生认证，无需额外 API Key
全渠道适配 ：智能识别渠道能力，按钮/文本双模式自动切换
上下文感知 ：基于真实对话历史生成问题，非模板化随机建议
多提供商支持 ：可选 OpenRouter/Anthropic 作为后端，灵活降级
轻量部署 ：纯 Node.js 实现，依赖单一运行时环境
潜在局限
生成延迟 ：依赖 LLM 实时推理，高并发时响应可能滞后
上下文窗口限制 ：超长对话可能截断早期信息，导致建议偏移
模型继承风险 ：若主会话使用低成本模型，建议质量同步下降
渠道碎片化 ：文字渠道需用户记忆数字对应关系，体验弱于按钮
适合人群
多轮对话探索者：需要持续深入话题但缺乏提问方向的用户
知识工作者：快速梳理技术概念间的关联与递进关系
低门槛场景：客服、教育、咨询等需降低用户认知负担的领域
常规风险
建议质量不可控 ：LLM 生成内容可能出现幻觉或偏离用户真实意图
数据流转 ：使用第三方提供商（OpenRouter/Anthropic）时对话内容外泄
功能依赖 ：深度绑定 OpenClaw 生态，迁移成本较高
无本地缓存 ：每次调用独立推理，重复相似上下文时成本不优化