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Agent Skill · 研究检索

agent-ready-scanner(Agent 就绪扫描仪)

agent-ready-scanner 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。

agent-ready-scanner 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;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 26,264。

总安装 3,599周安装 153GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,261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:agent-ready-scanner(Agent 就绪扫描仪)
来源仓库:https://github.com/maooson/agent-ready-scanner
安装命令:
openclaw skills install agent-ready-scanner
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 agent-ready-scanner

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。

扫描网站是否符合 AI Agent 接入标准,检查 robots.txt、llms.txt 等 15+ 项配置。适用于评估目标站点是否对代理友好,支持快速合规性检查。用户可通过自然语言指令触发,如“扫描 example.com 是否 agent ready”。

安装命令:openclaw skills install agent-ready-scanner,基于 clawhub 分发。结果仅供参考,需人工复核关键配置的实际影响。

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 agent-ready-scanner;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

    它需要调用外部服务,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

agent-ready-scanner 怎么安装?

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

agent-ready-scanner 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。

agent-ready-scanner 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

agent-ready-scanner 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。

agent-ready-scanner 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,599 次,近一周安装 153 次,下载 1,261 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。

agent-ready-scanner 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
agent-ready-scanner

Agent 就绪扫描仪 · 本页

3,599—调用外部服务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
agent-ready-scanner
description
|

Agent Ready Scanner

扫描网站是否为 AI Agent 做好准备,参考 isitagentready.com。

使用方式

扫描 example.com 是否 agent ready
检查 https://mywebsite.com 的 agent readiness
帮我检查 xxx.com 是否为 AI 准备好

检查项目

扫描覆盖 5 大类 15+ 项检查:

1. Discoverability(可发现性)

  • robots.txt — 是否存在,是否包含 AI bot 规则和 sitemap
  • Sitemap — sitemap.xml 是否存在且有效
  • Link Headers — Link 响应头是否包含发现信息

2. Content Accessibility(内容可访问性)

  • llms.txt — 是否提供 Markdown 格式的网站摘要
  • Markdown Negotiation — 是否支持 Markdown 内容协商

3. Bot Access Control(Bot 访问控制)

  • AI Bot Rules — robots.txt 中是否配置 AI 爬虫规则(GPTBot、Claude-Web 等)
  • Content Signals — 是否支持 Content Signals

4. Protocol Discovery(协议发现)

  • MCP Server Card — /.well-known/mcp.json 是否存在
  • Agent Skills — Agent Skills 定义是否存在
  • WebMCP — 是否支持 WebMCP
  • API Catalog — OpenAPI/Swagger 文档是否存在
  • OAuth Discovery — OAuth/OpenID Connect 发现是否配置
  • A2A Agent Card — A2A Agent Card 是否存在

5. Commerce(商业协议)

  • x402 — 是否支持 x402 支付协议
  • UCP — 是否支持 Universal Commerce Protocol
  • ACP — 是否支持 Agentic Commerce Protocol

输出

生成 HTML 报告,包含:

  1. 总评分 — 0-100% 的准备度评分
  2. 分类得分 — 每个类别的得分情况
  3. 检查详情 — 每项检查的状态和详情
  4. 修复建议 — 针对未通过项的具体修复代码/配置建议(可一键复制)

执行流程

  1. 解析用户提供的 URL
  2. 运行 scripts/scan.py 执行所有 HTTP 检查
  3. 生成 JSON 报告
  4. 运行 scripts/generate_html.py 生成 HTML 报告
  5. 将 HTML 报告保存到用户指定位置或当前工作目录

脚本

scripts/scan.py

主扫描脚本,执行所有检查。

python3 scripts/scan.py <url> --output report.json

参数:

  • url — 要扫描的网站 URL
  • --timeout — 请求超时时间(默认 10 秒)
  • --output, -o — 输出 JSON 文件路径
  • --format — 输出格式(json 或 text)

scripts/generate_html.py

将 JSON 报告转换为 HTML。

python3 scripts/generate_html.py report.json --output report.html

评分规则

状态得分
✅ Pass2 分
⚠️ Warning1 分
❌ Fail0 分

总分 = 所有检查项得分之和 / (检查项数量 × 2) × 100%

示例

输入:

扫描 https://example.com 是否 agent ready

输出: 生成 agent-ready-report-example.com.html,包含完整的检查报告。

依赖

  • Python 3.8+
  • requests 库(如未安装会提示)

参考

平台分布

OpenClaw

81.86%
按下载量换算1,032

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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