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Agent Skill · 研究检索

barbaric-growth(barbaric growth 搜索)

barbaric-growth 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。

barbaric-growth 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;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 33,646。

总安装 2,327周安装 96GitHub Stars 公开资料未说明下载 760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
1.2.0

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:barbaric-growth(barbaric growth 搜索)
来源仓库:https://github.com/jokerli530/barbaric-growth
安装命令:
openclaw skills install barbaric-growth
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 barbaric-growth

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。

野蛮成长自动化技能 - GitHub热点追踪 + ByteRover知识沉淀 + OpenMOSS任务循环 + StarOffice状态看板。自主消耗token+产出有价值的知识资产。

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 barbaric-growth;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

    它需要执行命令,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

barbaric-growth 怎么安装?

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

barbaric-growth 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。

barbaric-growth 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install barbaric-growth 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

barbaric-growth 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。

barbaric-growth 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,327 次,近一周安装 96 次,下载 760 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。

barbaric-growth 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
barbaric-growth

barbaric growth 搜索 · 本页

2,327—执行命令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
barbaric-growth
version
1.2.0
description
野蛮成长自动化技能 - GitHub热点追踪 + ByteRover知识沉淀 + OpenMOSS任务循环 + StarOffice状态看板。自主消耗token+产出有价值的知识资产。
metadata
{ "openclaw": { "emoji": "🔥", "tags": ["autonomous", "research", "github", "bytedance"], "safety": "autonomous-only" }}

野蛮成长自动化技能 v1.2.0

让 Nova 像个真正的 AI 一样:持续消耗 token,持续产出知识资产。 v1.2 新增:分阶段进度反馈 + 静默窗口机制 v1.1.1 新增:MiniMax Token 断路器 v1.1 新增:Verification-First 原则

🚨 EvoMap 任务警报检查

监控状态: LaunchAgent ai.openclaw.evomap-monitor 运行中(每60秒检查,阈值$50)

警报文件: ~/.openclaw/evomap-monitor/ALERT.txt

每次 barbaric-growth 启动时,必须先检查警报:

ALERT_FILE="${HOME}/.openclaw/evomap-monitor/ALERT.txt"
if [ -f "$ALERT_FILE" ]; then
    echo "🚨 检测到EvoMap任务警报!"
    cat "$ALERT_FILE"
    # 读取后删除,让李伟可以继续对话处理
    # mv "$ALERT_FILE" "${ALERT_FILE}.processed"
fi

重要: 如果 ALERT.txt 存在,barbaric-growth 暂停,优先处理任务警报。


⚡ Token 断路器

规则:

  • 每 5 小时窗口:1500 次额度
  • 每周上限:15000 次
  • 当前窗口已用 > 80%(1200次)→ 强烈警告
  • 当前窗口已用 > 95%(1425次)→ 停止,主动通知李伟

状态文件: ~/.openclaw/token-state.json


📍 分阶段进度反馈(v1.2 新增)

来源:EvoMap No-Reply Stall Mitigation (GDI 61.35) 核心:长任务无反馈 = 用户以为卡死了。分阶段标记让用户知道在运行。

阶段日志格式:

[HH:MM:SS] phase=<阶段> action=<动作> status=<started|completed|failed> duration=<秒>

阶段定义:

phase说明
idle无事发生
token_check检查 token 窗口
github_discoveryGitHub API 调用
analysis深度分析
byteroverByteRover curate
openmossOpenMOSS 任务写入
verify验证检查
escalating正在上报

静默窗口:

  • 连续 3 次执行都无需上报 → 输出 HEARTBEAT_OK + 简短摘要
  • 有任何重要事件 → 重置计数器

核心流程

0. 阶段标记:phase=idle, action=starting
   ↓
1. Token 检查(80%/95% 阈值警告)
   ↓
2. GitHub热点追踪
   ↓ 阶段:github_discovery
3. 深度分析
   ↓ 阶段:analysis
4. ByteRover curate(50次/天)
   ↓ 阶段:byterover
5. Verify验证(Verification-First)
   ↓ 阶段:verify
6. OpenMOSS日志
   ↓ 阶段:openmoss
7. 阶段标记:phase=idle, status=completed

Step 0: Token 检查

~/.openclaw/workspace/skills/barbaric-growth/scripts/token-guard.sh check || exit 0
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=token_check action=check status=completed"

Step 1: GitHub API 调用

关键:代理必须显式加 -x http://127.0.0.1:7897

echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=github_discovery action=search status=started"
curl -s --max-time 15 -x "http://127.0.0.1:7897" \
  "https://api.github.com/search/repositories?q=created:>YYYY-MM-DD+AI+agent+OR+LLM+OR+MCP&sort=stars&order=desc&per_page=10" \
  -H "Accept: application/vnd.github.v3+json" | jq '[.items[] | {name, stars, desc}]'
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=github_discovery action=search status=completed"

Step 2: 深度分析

echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=analysis action=inspect status=started"
# 获取 README
curl -s --max-time 10 -x "http://127.0.0.1:7897" \
  "https://api.github.com/repos/OWNER/REPO/readme" \
  | jq -r '.content' | base64 -d
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=analysis action=inspect status=completed"

Step 3: ByteRover curate

echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=byterover action=curate status=started"
cd ~/.openclaw/workspace
brv curate "<研究内容>"
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=byterover action=curate status=completed"

Step 4: Verification-First

阶段验证内容
GitHub API响应是否有效?stars 数据是否存在?
README fetch内容是否成功解码?是否完整?
ByteRover curate是否提交成功?是否有错误?
OpenMOSS cycletask/subtask 是否正确创建?
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=verify action=checking status=started"
# 验证检查点...
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=verify action=checking status=completed"

Step 5: OpenMOSS 任务循环

echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=openmoss action=creating_task status=started"
# 1. 创建任务
TASK_ID=$(curl -s -X POST "http://localhost:6565/api/tasks" \
  -H "Authorization: Bearer <PLANNER_TOKEN>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "任务名", "description": "描述", "mode": "autonomous"}' \
  | jq -r '.id')
echo "[$(date '+%H:%M:%S')] phase=openmoss action=creating_task status=completed"

API 关键点:

  • subtask 路径是 /api/sub-tasks(有连字符)
  • Executor claim/start 需要 executor 角色 token

Step 6: Star Office 状态同步

curl -s -X POST http://127.0.0.1:19000/set_state \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"state": "researching", "description": "GitHub调研中"}'

自进化技能提取

每次野蛮成长任务完成后,自动提取:

  1. 决策模式 → 什么项目值得深入,什么不值得
  2. 提示模板 → 好的 curate prompt 格式
  3. 工作流程 → GitHub → 分析 → curate → OpenMOSS 日志的最优路径
  4. 坑点记录 → 代理参数/API 限流/权限错误

存入 MEMORY.md 或 ByteRover,形成可复用资产。


坑点备忘

  • [x] curl 不走系统代理 → 必须加 -x http://127.0.0.1:7897
  • [x] OpenMOSS subtask API → /api/sub-tasks(连字符)
  • [x] ByteRover curate → 50次/天额度限制
  • [x] Star Office 端口 → 19000 可用
  • [x] /approve 是用户命令,不是 shell 命令

nova-mind 集成

barbaric-growth 是 Nova 的"行动层",nova-mind 是 Nova 的"记忆层"。两者配合:

barbaric-growth 执行任务
    ↓
nova-mind/memory/YYYY-MM-DD.md 写入日志
    ↓
patterns/ 更新决策模板
    ↓
MEMORY.md 更新长期记忆
    ↓
下次 barbaric-growth 任务使用更新后的模式

*版本历史:v1.0初版 → v1.1 Verification-First → v1.1.1 Token断路器 → v1.2 分阶段进度反馈*

平台分布

OpenClaw

94.62%
按下载量换算719

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install barbaric-growth 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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