ClawHub Telegram Skills 完整目录：Bot 开发、语音消息与 Agent 集成专项 Skills
ClawHub 上的 Telegram 方向目前有 个专项 Skills——技术多样性极强，涵盖 Bot 构建器、语音处理工具，以及深度的 OpenClaw 专项集成。49% 有真实安装记录。以下是完整分类。
注：文字描述中的安装量和下载量为文章撰写时的数据，可能已过时。 各分类表格为实时数据，每次加载自动从 ClawHub 数据库更新，以表格数据为准。
数据概览
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 专项 Skills 总数 | 89 |
| 有安装记录（>0） | 44（49%） |
| 零安装 | 45（51%） |
| 下载量最高 | postiz — 次 |
| Telegram 原生安装最高 | telegram — 次 |
| 安装量最高 | telegram — 次 |
| 非主力安装最高 | telegram-bot-builder — 次 |
| 覆盖型最高 | rss-ai-reader — 次 |
1. 核心 Bot API 与消息
基础层。telegram（40 次安装）是主力 Skill——封装 Bot API 实现完整工作流自动化。telegram-bot（23 次安装）覆盖相同范围，功能范围略有不同。tg 采用不同路线：作为 CLI 用于读取、搜索和发送消息，适合在 Bot 模型之外进行脚本化操作。
telegram-compose 在富文本 HTML 消息格式化上表现突出——当你需要表格、代码块或带样式文本时，纯 Bot API 往往力不从心，这个 Skill 正好填补了这个缺口。telegram-bot-builder（11 次安装）是集合中功能最全的构建器，一个 Skill 搞定键盘、内联按钮、Webhook 配置和自动回复。
2. 语音与音频处理
ClawHub 上 Telegram 生态最独特的分类。语音消息是 Telegram 的原生功能，在 Slack 或 Discord 上完全没有对等物，Skills 生态充分体现了这一点。
telegram-offline-voice（12 次安装）在本地生成语音消息——处理音频清洗、分段和临时文件管理，无需依赖云端 TTS。telegram-voice-group（6 次安装）将此能力扩展到群组发送。telegram-voice-to-voice-macos 在 Apple Silicon 上构建了完整的语音管道：转录入站的 .ogg 语音笔记（Telegram 原生格式），然后以语音回复。
一个关键技术细节：Telegram 语音消息必须是 .ogg 格式文件，且需要设置 asVoice=true 参数。telegram-voice-message-skill 的存在就是因为这个细节坑了很多首次接触的开发者——它基于真实调试经验记录了正确的 OGG 转换和参数用法。
3. 论坛与群组管理
Telegram 的"论坛模式"——群组内有独立话题线程——得到了较好的支持。telegram-auto-topic（5 次安装）通过检测消息中的 /topic 命令自动创建话题。telegram-ops（5 次安装）处理全套论坛管理：通过 Bot API 创建、编辑、归档话题。
telegram-agent-coordination 解决了一个具体问题：在同一个 Telegram 群里运行多个 AI 代理而不产生消息冲突。它是协议类 Skill，不是 API 封装——零安装说明它还处于实验阶段，或目前太小众。
4. 消息历史与 MTProto 访问
Bot API 只能访问 Bot 收到的消息。要读取任意聊天记录——个人聊天、你加入的频道、群组——就需要 MTProto（用户 API）。Telegram 没有提供官方支持路径，所以这些 Skills 在底层使用 Telethon 或 Pyrogram。
relay-for-telegram（1 次安装）专门聚焦消息历史检索，定位为推荐方式。telegram-history（6 次安装）直接使用 Telethon。sergei-mikhailov-tg-channel-reader 支持分页读取频道帖子和评论。
MTProto 方式需要存储 Telegram 会话——这是一个明显的安全考量，可能解释了为什么这类 Skills 的安装量低于 Bot API 类 Skills。
5. OpenClaw Agent 集成
整个 Telegram Skills 集里最独特的分类——也是最专属于 OpenClaw 的。这些 Skills 不是代表用户与 Telegram 交互，而是配置 OpenClaw Agent "成为" Telegram Bot 的方式。
配对（Pairing）集群尤为值得关注：telegram-pairing-message-customization、telegram-pairing-customization、telegram-pairing-approver、telegram-pairing-send-code-to-every-start 都在修改 OpenClaw 内置的 Telegram 配对流程。单一功能点上有 4 个独立 Skills，说明用户对配对自定义有强烈需求，而平台本身没有开放这些配置入口。
agent-telegram（9 次安装）是一个协议类 Skill——当团队中所有 Agent 向 Telegram 发送消息时必须遵循的通信规范。tg-smart-cta（5 次安装）为 Telegram 回复添加动态 CTA 按钮，无需构建完整 Bot 即可实现更丰富的 UI。
6. 云存储与文件传输
telegram-cloud-storage（3 次安装）在技术上颇具创意：使用 Teldrive 将 Telegram 无限文件存储变成一个云盘。Telegram 允许 Bot 上传最大 2 GB 的单个文件且没有总存储上限——Teldrive 在此之上提供文件系统接口。对于成本敏感的用户，这是一个无费用的 Dropbox 替代方案。
telegram-ascii-table（2 次安装）解决了一个真实的格式化问题：Telegram 能很好地渲染等宽字体，因此 ASCII 盒形表格在聊天中可读性不错。该 Skill 通过 stdin 将表格数据转为对应格式，避免了 Shell 注入风险。
7. 提醒与通知
金融场景占主导：rho-telegram-alerts（5 次安装）发送格式化的交易提醒和持仓更新，并有频率限制以防刷屏。telegram-notify（6 次安装）覆盖同类场景——交易开仓/平仓和自愈事件通知。
f5-telegram-notify 是单一用途的 Skill：当 F5-TTS 模型训练任务完成或失败时向 Telegram 发送通知。覆盖面极窄，但清晰地证明了 Telegram 如何成为长时间运行 ML 任务的默认通知渠道。
8. Mini App 与富文本 UI
Telegram Mini App（在 Telegram 内运行的 Web 应用）越来越多地被用作轻量级前端。tg-miniapp（1 次安装）专门解决开发痛点：安全区域（Safe Area）、全屏模式和官方 SDK 没有文档说明的视窗处理问题。
telegram-colored-choices-buttons 解决了一个微妙的 UX 问题：Telegram Bot 无法原生地通过颜色区分按钮意图。这个 Skill 根据语义上下文自动将按钮标记为默认、危险（红色）或次级按钮。
9. 社交媒体与内容发布
postiz 以最高总下载量领跑 Telegram Skills（5,934 次），尽管它并非 Telegram 专用——它可以同时调度 28+ 个渠道的内容，Telegram 只是其中之一。高下载量反映其广泛适用性；18 次安装对调度工具来说相当不错。publora-telegram 采取了 Telegram 专用方案——当你希望 API 控制更精细而不想引入完整的多平台 SDK 时合适。
10. 专项与细分工具
各种单一用途的工具，难以归入其他分类。
telegram-cloud-storage 已在第 6 分类中介绍，但这里值得单独提一下 Chia 区块链集成（chia-walletconnect）——一个通过 WalletConnect 验证 Chia 钱包归属权的 Telegram Web App，是整个集合中唯一的区块链原生 Telegram Skill。anthrovision-telegram-body-scan 通过摄像头桥接在 Telegram 中运行身体测量流程——同样极为小众，零安装。
telegram-chat-to-image 将 Telegram Desktop 聊天导出转换为长截图样式的图片——适合分享对话时不想逐条转发的场景。telegram-todolist（1 次安装）通过 Telegram 命令管理 TODO.md 文件——异步任务追踪的简单但实用方案。
快速选择指南
| 需求 | 推荐 Skill |
|---|---|
| 构建 Telegram Bot（默认） | telegram |
| 富文本消息格式化（HTML） | telegram-compose |
| CLI 读取/搜索/发送消息 | tg |
| 键盘 + 内联按钮 + Webhook | telegram-bot-builder |
| 在本地发送语音消息 | telegram-offline-voice |
| 语音转文字 | telegram-voice-transcribe |
| 读取聊天记录（用户 API） | telegram-history |
| 通过 MTProto 读取频道 | sergei-mikhailov-tg-channel-reader |
| 将 Telegram 用作云存储 | telegram-cloud-storage |
| 调度发布到 Telegram + 其他平台 | postiz |
| 构建 Telegram Mini App | tg-miniapp |
| 发送交易/金融提醒 | rho-telegram-alerts |
| 配置 OpenClaw 配对流程 | telegram-pairing-approver |
| Agent 团队通信协议 | agent-telegram |
总结观察
Bot API 与 MTProto 之间的分野定义了整个生态。 大多数 Skills 使用 Bot API——更简单、无需存储 Session、只需 Token 即可使用。MTProto 集群（6 个 Skills）数量较少，但填补了真实缺口：读取历史记录、访问频道、以真实用户而非 Bot 身份操作。这类 Skills 安装量偏低，部分原因是配置复杂度更高，以及存储会话带来的安全顾虑。
语音是 Telegram 在 ClawHub 上的第一优先级场景。 9 个专项语音 Skills——超过目录中任何其他消息平台。Telegram 的原生语音笔记格式（.ogg + asVoice=true）形成了一个特定的技术接口，用户愿意为此构建和安装专项 Skills。Slack 或 Discord 没有类似的 Skills 集群。
OpenClaw 的 Telegram 集成深入骨髓。 仅配对自定义集群就有 4 个 Skills 在修改同一个内部功能。这表明 Telegram 是 OpenClaw 的主要移动端界面，用户对配对流程的自定义需求极强，而平台没有原生暴露这些配置项——Skills 生态填补了这个空白。
telegram-cloud-storage 是整个集合中技术上最有创意的 Skill。 通过 Teldrive 将 Telegram 的无限文件存储变成云盘——免费、可用，而且在你知道这个方案之前完全想不到。3 次安装说明它正在找到自己的受众。
49% 的安装率处于 ClawHub 的中等水平——低于技术参与度高的 Obsidian（69%），高于相对随意的 Notion（48%）。Telegram 用户是会实际部署所安装内容的构建者，但零安装 Skills 的长尾很长，说明存在大量实验性或目标受众极窄的工具。
数据来源：ClawHub 平台安装量与下载量统计，截至 2026 年 3 月 20 日。浏览更多 Skills：clawhub-skills.com。