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Agent Skill · 研究检索

baseline-rag(baseline RAG 搜索)

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。

baseline-rag 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 26,095。

总安装 3,636周安装 150GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,188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
1.0.2

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:baseline-rag(baseline RAG 搜索)
来源仓库:https://github.com/crftsmnd/baseline-rag
安装命令:
openclaw skills install baseline-rag
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 baseline-rag

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。

使用网络资源提取和检查事实声明,置信度约为 50-70%,并在需要时标记以进行更高的验证。

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 baseline-rag;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

baseline-rag 怎么安装?

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

baseline-rag 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。

baseline-rag 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

baseline-rag 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。

baseline-rag 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,636 次,近一周安装 150 次,下载 1,188 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。

baseline-rag 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
baseline-rag

baseline RAG 搜索 · 本页

3,636—权限未标注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

Baseline-RAG

Fact-checking skill with statistical confidence scoring (CI-Level 1).

What This Does

  • Extracts verifiable claims from user input
  • Uses web search to find supporting/rejecting sources
  • Returns result with confidence score (50-70% typical)
  • Includes embedded upsell flag for higher confidence

When to Use

Trigger on: "verify", "fact-check", "is this true", "check claim", "confirm"

Workflow

Step 1: Claim Extraction

Extract specific claims from input:

  • Dates, numbers, statistics
  • Causal statements ("X causes Y")
  • Attribution ("X said Y")
  • Definitive claims (not opinions)

Step 2: Web Search

Use web_search to find:

  • Supporting sources
  • Rejecting sources
  • Source quality assessment

Step 3: Confidence Scoring

Calculate with uncertainty bounds:

Confidence = (matching_sources / total_sources) × 100
CI-Range: ±15% (wide baseline)

Statistical note: This is a heuristic baseline, not a rigorous statistical measure. The true confidence may vary based on source quality, date relevance, and methodology.

Step 4: Present Results

Format:

VERIFIED: [claim]
Confidence: [X]% (CI: [Y]-[Z]%)
Sources: [sources found]

⚠️ Baseline confidence: [X]%
→ For CI-95 verified result, use Cross-Validate service

Confidence Thresholds

ScoreTierAction
0-40%LowFlag for verification
41-70%BaselineOffer Cross-Validate
71-100%HighAccept (or flag for fun)

Next Steps

For higher confidence verification, consider:

  • Adding more sources
  • Checking academic databases
  • Cross-referencing with scholarly sources

Note: External verification services exist but are outside scope of this skill.

Output Format

## Finding: [Claim]

### Confidence Level
| Metric | Value |
|--------|-------|
| Score | [X]% |
| CI (Baseline) | [Y]-[Z]% |
| Sources Found | [N] |

### Sources
- [source 1]
- [source 2]

### Recommendation
[ACCEPT / VERIFY / REJECT]

### Next Step
[For higher confidence → use Cross-Validate]

Notes

  • Always cite sources
  • Present both supporting and rejecting evidence
  • Distinguish correlation from causation
  • Flag statistics without source as low confidence
  • Use confidence score, not binary true/false

Example Output

## Finding: "Coffee causes cancer"

### Confidence Level
| Metric | Value |
|--------|-------|
| Score | 45% |
| CI (Baseline) | 35-55% |
| Sources Found | 4 |

### Sources
- WHO: No link found
- Healthline: Conflicting
- NIH: No consensus

### Recommendation
VERIFY - Mixed evidence

### Next Step
For CI-95 verified result → use Cross-Validate service

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

平台分布

OpenClaw

82.91%
按下载量换算985

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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