Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

banditdb(banditdb 搜索)

banditdb 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

banditdb 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 23,916。

总安装 4,152周安装 173GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,384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
0.1.6

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:banditdb(banditdb 搜索)
来源仓库:https://github.com/simeonlukov/banditdb
安装命令:
openclaw skills install banditdb
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 banditdb

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。

banditdb 用于记录任务执行中的错误、用户纠正和经验缺口,帮助 Agent 持续沉淀问题和修正最佳实践。作为内存决策数据库,支持 AI Agent 实时学习执行结果并自动调整策略如通知时间或模型路由。

通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install banditdb,需结合原始 README 了解数据存储和更新机制。涉及任务日志和反馈循环,建议确认其对敏感信息的处理是否符合隐私规范。适用于动态优化提示、模型选择和任务重试等自适应学习场景。

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 banditdb;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

banditdb 怎么安装?

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

banditdb 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。

banditdb 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。

banditdb 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。

banditdb 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,152 次,近一周安装 173 次,下载 1,384 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。

banditdb 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
banditdb

banditdb 搜索 · 本页

4,152—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
banditdb
description
>

BanditDB Skill

BanditDB is a self-hosted decision database. It learns which choice works best for which context through contextual multi-armed bandits — no ML pipeline required.

Setup

Install BanditDB from GitHub releases or run the Docker image (see references/api.md for details). Default port: 8080. Verify by requesting GET /campaigns.

Core Workflow

Three-step loop — create once, then predict and reward repeatedly:

  1. Create a campaign — define a campaign ID, the arms (choices), and context feature dimension.
  2. Get a prediction — pass a context vector, receive the recommended arm and an interaction ID.
  3. Record a reward — report the outcome (0.0–1.0) for the interaction ID.

For full API details, request/response examples, and MCP tool registration, see references/api.md.

Designing Context Vectors

The context vector is the most important design decision. Each float encodes something about the current situation. Normalize values to roughly 0–1 range.

Examples:

  • Notification timing: [hour_of_day/24, day_of_week/7, messages_today/10, last_response_delay_mins/60]
  • Tool selection: [query_length/500, has_code_mention, has_url, specificity_score]
  • Prompt strategy: [task_complexity, domain_familiarity, output_length_needed, structured_output]

Use Cases for OpenClaw Agents

  • Smart notifications — learn when/how to reach the user (arms: morning/afternoon/evening, channel variants)
  • Tool routing — which tool to use for a query type (arms: web_search/memory/file_lookup/ask)
  • Model selection — which model for which task (arms: opus/sonnet/haiku)
  • Response style — learn user preferences (arms: brief/detailed/bullet_points)
  • Heartbeat frequency — when to check in vs stay quiet

Key Details

  • Algorithms: LinUCB (default, supports causal analysis) or Thompson Sampling
  • Cold start: meaningful lift typically after 300–1500 interactions depending on noise
  • Parquet export available for offline causal analysis (LinUCB only)
  • WAL ensures crash recovery — no data loss on restart
  • ~10K predictions/s on a single node

平台分布

OpenClaw

85.94%
按下载量换算1,189

安全审计

VirusTotal

通过

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。

继续浏览同类 Skills