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Agent Skill · 研究检索

ai-research-podcast(AI 研究播客)

ai-research-podcast 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。

ai-research-podcast 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 30,940。

总安装 2,793周安装 113GitHub Stars 公开资料未说明下载 877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:ai-research-podcast(AI 研究播客)
来源仓库:https://github.com/zlszhonglongshen/ai-research-podcast
安装命令:
openclaw skills install ai-research-podcast
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 ai-research-podcast

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。

AI研究播客将文本研报转为音频格式播放。支持生成播客版本便于通勤或休息时收听。适用于深度阅读疲劳时的替代学习方式。ai-research-podcast 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。语音合成质量取决于底层TTS引擎性能。建议试听样例后再决定是否批量转换文档。

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 ai-research-podcast;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

ai-research-podcast 怎么安装?

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

ai-research-podcast 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。

ai-research-podcast 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。

ai-research-podcast 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。

ai-research-podcast 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,793 次,近一周安装 113 次,下载 877 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。

ai-research-podcast 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
ai-research-podcast

AI 研究播客 · 本页

2,793—需要联网MIT-0通过

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
AI 研报速读播客
description
当用户说:- "把这篇研报转成音频"- "帮我听听这篇文章"- "生成播客版本
category
图像
triggers

AI 研报速读播客

将研报、长文、技术文档自动转化为可收听的播客音频。

触发条件

当用户说:

  • "把这篇研报转成音频"
  • "帮我听听这篇文章"
  • "生成播客版本"
  • "URL 转语音"
  • "研报速读"

执行流程

1. 内容抓取与摘要

使用 summarize 技能:

summarize "<source>" --max-length 500 --output /tmp/summary.md

支持的输入源:

  • HTTP/HTTPS URL
  • 本地 PDF 文件
  • 本地 Markdown/文本文件
  • 直接粘贴的文本

2. 语音合成

使用 sherpa-onnx-tts 技能:

sherpa-onnx-tts \
  --input /tmp/summary.md \
  --output /tmp/podcast.mp3 \
  --voice zh_CN-female \
  --speed 1.0

可选参数:

  • --voice: 音色选择
  • --speed: 语速 (0.5-2.0)
  • --output-format: mp3/wav

3. 推送通知(可选)

如果用户指定推送渠道:

# Feishu
message --target feishu --file /tmp/podcast.mp3 --text "AI 研报速读"

# 微信
message --target wechat --file /tmp/podcast.mp3

示例对话

用户: 帮我把这篇论文转成音频 https://arxiv.org/abs/2401.12345

Agent:

  1. 抓取论文内容并生成摘要...
  2. 将摘要转为语音播客...
  3. 完成!音频文件:/tmp/podcast_2401.12345.mp3 (时长 3:42)

用户: 每天早上 8 点自动推送最新的 AI 论文音频

Agent: 好的,已设置定时任务。每天 8:00 会自动:

  1. 抓取 arXiv cs.AI 最新论文
  2. 生成摘要并转音频
  3. 推送到你的飞书

注意事项

  • sherpa-onnx 需要首次下载语音模型(约 100MB)
  • 离线模式,无需联网,隐私安全
  • 建议摘要长度控制在 300-800 字,音频时长 2-5 分钟

平台分布

OpenClaw

75.77%
按下载量换算665

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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