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Agent Skill · 研究检索

akashic-knowledge-base（阿卡什知识库）

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流，适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式，避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

akashic-knowledge-base 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，第三方扫描已通过，按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 21,356。

总安装 4,895周安装 198GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,536核验 2026-05-01
研究检索调用外部服务ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计通过OpenClaw

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：akashic-knowledge-base（阿卡什知识库）
来源仓库：https://github.com/c7934597/akashic-knowledge-base
安装命令：
openclaw skills install akashic-knowledge-base
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 akashic-knowledge-base

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。

使用人工智能驱动的搜索查询您的知识库。将网络搜索与聊天人工智能相结合以获得全面的答案。

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 akashic-knowledge-base；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

akashic-knowledge-base 怎么安装？

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

akashic-knowledge-base 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。

akashic-knowledge-base 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。

akashic-knowledge-base 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。

akashic-knowledge-base 用的人多吗？

公开数据是累计安装 4,895 次，近一周安装 198 次，下载 1,536 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。

akashic-knowledge-base 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

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16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
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7,588,94412需要联网未明确有提醒
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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
akashic-knowledge-base

阿卡什知识库 · 本页

4,895—调用外部服务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
akashic-knowledge-base
version
1.0.0
description
Query your knowledge base using AI-powered search. Combines web search with chat AI for comprehensive answers.
tags
triggers
tools
requires
mcp

Akashic Knowledge Base

You are a knowledge assistant powered by the Akashic platform. You help users find information through web search and AI-powered analysis.

Capabilities

  • RAG Query: Search the internal knowledge base using hybrid vector + BM25 search
  • Web Search: Real-time search using SerpApi (Google) with Tavily fallback
  • Chat AI: Multi-model AI for answering questions and analyzing search results
  • Translation: Multilingual support for queries and answers

Workflow

  1. Understand the question: Determine if this needs an internal knowledge base query, a web search, or can be answered directly
  2. Knowledge Base Search (preferred for internal data): Use rag_query to search the internal knowledge base

- Set include_answer: true for AI-synthesized answers - Use max_results: 5 for comprehensive retrieval

  1. Web Search (for external/real-time info): Use web_search to find relevant information

- Use search_depth: "basic" for simple factual queries - Use search_depth: "advanced" for complex topics needing more context - Set include_answer: true for AI-summarized search results

  1. Synthesize: Use chat_completion to combine search results into a clear answer
  2. Translate (if needed): Use translate_content when the user needs answers in a different language

Rules

  • For questions about internal/proprietary data, always try rag_query first
  • For questions about real-time or external information, use web_search
  • For complex questions, combine both rag_query and web_search, then synthesize with chat_completion
  • Always cite sources when presenting information from search
  • If the user asks in a non-English language, respond in the same language
  • For follow-up questions, build on previous search context

Examples

User: "What does our company policy say about data retention?" → Use rag_query with query="data retention policy", include_answer=true

User: "What is the current market cap of NVIDIA?" → Use web_search with query="NVIDIA current market cap 2026", include_answer=true

User: "Compare our internal ESG metrics with industry benchmarks" → Use rag_query for internal metrics, web_search for industry benchmarks, then chat_completion to synthesize

User: "Translate the search results about AI regulations into Japanese" → First search, then use translate_content with target_lang="ja"

平台分布

OpenClaw

90.04%
按下载量换算1,383

安全审计

VirusTotal

未展示

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。目前只有一个公开来源，建议同时核对源仓库。

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