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Agent Skill · 研究检索

04(04 搜索)

该 Skill 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

04 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 14,824。

总安装 8,274周安装 338GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,650核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:04(04 搜索)
来源仓库:https://github.com/nidhov01/04
安装命令:
openclaw skills install 04
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install 04

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

该 Skill 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。通过 clawhub 安装,结合来源仓库和 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

当前功能聚焦于安全的自动任务迭代和优化系统。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install 04;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

04 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install 04。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

04 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

04 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

04 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

04 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,274 次,近一周安装 338 次,下载 2,650 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

04 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
04

04 搜索 · 本页

8,274—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
auto-iteration
version
1.0.0
description
安全的自动任务迭代和优化系统
author
AI Skills Team
tags
["迭代", "优化", "自动化", "工作流"]
requires
[]

AI自动迭代技能

安全的自动任务迭代和优化系统,支持质量评估和自动重试。

技能描述

自动执行任务并根据质量评估结果进行迭代优化,直到达到预期质量标准。支持工具白名单、危险操作检测和完整的历史记录。

使用场景

  • 用户:"生成一份报告,如果不满意就改进" → 自动迭代优化
  • 用户:"分析这段代码并优化" → 评估质量后自动改进
  • 用户:"创建一个方案,确保质量达标" → 迭代直到满足标准
  • 用户:"执行任务并记录过程" → 完整日志和历史记录

工具和依赖

工具列表

  • scripts/iteration_agent.py:核心迭代引擎

内置工具

工具功能参数
search搜索内容query, max_results
read读取文件file_path
write写入文件file_path, content
calculate安全计算expression
validate验证数据data, rules
analyze分析内容content

API密钥

无

外部依赖

  • Python 3.7+(仅使用标准库)

配置说明

配置参数

agent = IterationAgent(
    max_iterations=3,        # 最大迭代次数
    quality_threshold=0.7    # 质量阈值 (0-1)
)

数据存储位置

任务日志:~/.ai_iteration_log.db

使用示例

基本用法

from iteration_agent import IterationAgent

# 创建Agent
agent = IterationAgent(max_iterations=3, quality_threshold=0.7)

# 定义任务步骤
task_steps = [
    {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'output.txt', 'content': 'Hello AI'}},
    {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'output.txt'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'content': 'Hello AI'}},
]

# 执行任务(自动迭代直到达标)
result = agent.run_task('文本处理任务', task_steps)

场景1:自动优化文本

用户:"写一段产品介绍,质量要达到8分以上"

AI:

agent = IterationAgent(quality_threshold=0.8)
task_steps = [
    {'tool': 'write', 'params': {'content': '生成产品介绍'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'evaluate_quality': True}},
]
result = agent.run_task('产品介绍生成', task_steps)
# 自动迭代改进,直到质量达标

场景2:文件处理任务

用户:"读取data.txt,分析内容,保存报告"

AI:

task_steps = [
    {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'data.txt'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'type': 'content_analysis'}},
    {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'report.txt'}},
]
result = agent.run_task('数据分析任务', task_steps)

场景3:自定义工具

用户:"添加一个自定义工具来发送通知"

AI:

def send_notification(**kwargs):
    # 自定义通知逻辑
    return {'success': True, 'message': '已发送通知'}

agent.tools['notify'] = send_notification

故障排除

问题1:任务未达标但停止迭代

现象:质量未达标但已达到最大迭代次数

解决:

  1. 提高 max_iterations 参数
  2. 降低 quality_threshold 阈值
  3. 检查任务步骤是否合理

问题2:危险操作被阻止

现象:提示"危险操作已阻止"

解决:

  • 这是安全机制,阻止危险命令
  • 使用白名单内的安全工具
  • 或明确告知操作是安全的

问题3:文件路径错误

现象:找不到文件或路径错误

解决:

  • 使用绝对路径
  • 或确保当前工作目录正确
  • 只允许写入当前目录的文件

注意事项

  1. 迭代限制:默认最多3次迭代,避免无限循环
  2. 质量阈值:默认0.7,可根据需求调整
  3. 安全优先:危险操作会被自动阻止
  4. 只写当前:只允许写入当前目录的文件
  5. 定期备份:建议定期备份任务日志数据库

平台分布

OpenClaw

88.31%
按下载量换算2,340

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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