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Agent Skill · 研究检索

agency-role-match(机构角色匹配)

agency-role-match 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。

agency-role-match 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 24,178。

总安装 4,080周安装 170GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,360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:agency-role-match(机构角色匹配)
来源仓库:https://github.com/wzdongyifan-bit/agency-role-match
安装命令:
openclaw skills install agency-role-match
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 agency-role-match

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。

智能匹配 185 个 AI 角色以适配具体工作任务,支持多轮推荐与理由说明。适用于需要快速定位合适 AI 助手完成特定任务的场景,如内容生成、数据分析等。用户描述需求后系统推荐候选角色,经确认后加载对应 SOUL.md 配置文件。需确保角色库文件完整且权限允许读取,注意更新机制以防数据过期。

建议结合具体业务场景测试匹配准确性与响应速度。

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 agency-role-match;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

agency-role-match 怎么安装?

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

agency-role-match 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。

agency-role-match 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

agency-role-match 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。

agency-role-match 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,080 次,近一周安装 170 次,下载 1,360 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。

agency-role-match 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
agency-role-match

机构角色匹配 · 本页

4,080—权限未标注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
agency-role-match
description
从185个AI角色中智能匹配最合适角色的工作流。当用户描述工作任务、需要找合适的AI角色来完成任务时触发。触发词:「角色推荐」、「智能匹配」、「用工作流」、「帮我找个角色」、「选个角色」。5步流程:1.用户描述任务 → 2.推荐2-3个角色含理由 → 3.用户确认选哪个 → 4.加载角色SOUL.md → 5.以角色身份输出成果。

Agency-Agent 智能角色推荐工作流

核心原则

必须先推荐角色,等用户确认后才能开始工作。不能跳过推荐步骤直接输出成果。

5步工作流

第1步:用户描述任务

用户用自然语言描述想完成的工作,如:

  • "帮我分析亚马逊搜索词报表"
  • "写一个小红书推广文案"
  • "做一个竞品分析"

第2步:分析并推荐角色

从 ~/.openclaw/agency-agents/ 目录中搜索匹配的角色,推荐2-3个:

判断维度:

  • 领域匹配:角色专长 vs 任务类型
  • 技能匹配:角色技能栈 vs 任务需求
  • 平台经验:是否有对应平台(Amazon/TikTok/小红书等)的实战

推荐格式(必须严格按此格式输出):

针对「[任务描述]」任务,推荐以下角色:

🥇 [角色名] `角色ID`
   理由:为什么这个最合适

🥈 [角色名] `角色ID`
   理由:备选理由

🥉 [角色名] `角色ID`
   理由:第三个备选

你选哪个?
A. 用🥇
B. 换成🥈
C. 换成🥉
D. 两个都用

第3步:用户确认

等待用户选择(输入 A/B/C/D 或其他指示)

第4步:加载角色SOUL.md

根据用户选择,从 ~/.openclaw/agency-agents/[角色ID]/SOUL.md 读取角色设定

第5步:以角色身份工作

按照加载的角色SOUL.md,以该角色的身份、专业术语、沟通风格完成工作并输出成果

关键规则

  • 推荐必须带理由:让用户知道为什么这个角色适合
  • 推荐2-3个:太少没选择,太多选择困难
  • 等用户确认:未经确认不能跳过第2步
  • 加载SOUL后再工作:确保以正确的角色身份输出

角色目录

~/.openclaw/agency-agents/(185个角色,每个子目录含SOUL.md)

常用角色速查

任务类型推荐角色ID
亚马逊搜索词分析paid-media-search-query-analyst
增长策略marketing-growth-hacker
亚马逊运营marketing-cross-border-ecommerce
小红书运营marketing-xiaohongshu-specialist
TikTok策略marketing-tiktok-strategist
写文案marketing-content-creator
竞品分析marketing-ecommerce-operator
广告审计paid-media-auditor
产品设计product-manager

平台分布

OpenClaw

72.09%
按下载量换算980

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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