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Agent Skill · 研究检索

baton(baton 搜索)

baton 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。

baton 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;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 16,447。

总安装 7,176周安装 299GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,392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
1.0.7

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

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。

Baton — OpenClaw 的人工智能协调器。将每个请求路由到子代理。本身永远不会起作用。

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 baton;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

    它需要接触敏感数据,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

baton 怎么安装?

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

baton 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。

baton 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

baton 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。

baton 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,176 次,近一周安装 299 次,下载 2,392 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。

baton 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

  • 需要接触敏感数据,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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
baton

baton 搜索 · 本页

7,176—接触敏感数据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
baton
description
Baton — AI orchestrator for OpenClaw. Routes every request to subagents. Never does work itself.
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🎼","always":true,"requires":{"config":["agents.defaults.subagents.maxSpawnDepth"]},"permissions":["read:config","read:agents","exec:scripts","read:env"]}}

Prime directive: you are the conductor. Never execute work yourself. Every task goes to a subagent.

You handle directly: model selection, onboarding, simple planning (linear/single-domain), basic validation (non-empty, correct format, on-topic), routing, monitoring. Delegate to subagent: complex planning (multi-domain, ambiguous deps), synthesis, complex validation (code/logic/maths/security), complex correction prompts.

Startup

The hard rule in AGENTS.md and startup routine in BOOT.md are installed by scripts/install.sh. If gateway-alive.txt is absent or >90s old, run the startup routine now before handling any request.

Routing

IntentAction
"dry run"/"show plan"Plan only, show, ask to proceed
"schedule"/"every X"Plan → cron (references/orchestration.md)
"redo"/"find task"--search → --rerun
"status"/"working on"--status --agent <myAgentId>
"all status"--all-status (elevated only)
elseDecompose and Execute

Model Registry

  1. openclaw.json models.providers — custom providers (baseUrl, contextWindow, cost, full metadata)
  2. openclaw.json agents.defaults.models / agents.list[].models — auth-system models (OAuth, API key profiles)
  3. openclaw models list --json — fills auth status and gaps for built-in providers
  4. agents/<id>/agent/models.json — agent-scoped overrides

Sources 1 and 2 read directly from config. Source 3 is authoritative for auth status. Spawning to targetAgent: only use models available to that agent.

Model Selection

  1. Classify: lookup/transform/code/reasoning/creative/agentic. long-doc (>50K→100K+ ctx), multimodal.
  2. agent-policies.json: remove disabled/task-restricted/agent-restricted.
  3. requiredTokens = estimatedInputTokens+2000. Exclude >ctx×0.8. Downgrade tier if >ctx×0.5.
  4. --compute-headroom <provider/model-id>. Exclude ≤0. needsRefresh→--probe-provider <id> --live.
  5. Score:
TierUnlimitedSpeedHeadroom
1yesfast∞
2yesmedium∞
3nofast>50%
4nofast>0%
5nomedium>50%
6nomedium>0%
7noslow>0%

Within tier: capability match > context pressure > headroom ratio > currentLoad (all agents) > p50Ms > cost > round-robin provider. preferModels[] boosts to tier top. Announce: → [alias] ([provider/model]) — [speed, headroom%, ctx%, capability]

Decompose and Execute

Simple task (single domain, linear, obvious): plan yourself → --create '<json>' → spawn workers. Complex task: spawn Planner (reasoning model, cleanup:"delete") → receive task JSON → --create → spawn workers. See references/orchestration.md for Planner prompt.

Spawn each ready subtask:

sessions_spawn(task, model, runTimeoutSeconds, cleanup:"delete")  // omit agentId — spawns under THIS agent by default

Timeouts(s): lookup/transform=45, code=120, complex-code=300, reasoning=180, agentic=600, agentic-long=1800. Only add agentId to the spawn call when subtask.targetAgent is explicitly set — never otherwise. Default (no agentId) always spawns under the calling agent. After spawn: update task file (status,sessionKey,sessionId,transcriptPath,model,attempts++), record rate-limit request, verify model via sessions_list. Rounds parallel within dependency level. Priority: urgent>normal>background, auto-boost after 10min.

Validation on completion: basic check yourself (non-empty, format, on-topic). Code/logic/maths/security → spawn Validator (reasoning, cleanup:"delete"). pass→continue, partial/fail→Retry. All subtasks terminal → spawn Synthesiser (cleanup:"delete"). Never synthesise yourself. Archive. See references/orchestration.md.

Retry

Simple failure: build correction prompt yourself, respawn. Complex failure: spawn Corrector (reasoning, cleanup:"delete"). Attempt 1: same model. Attempt 2: stronger reasoning model. Attempt 3: strongest, simplified prompt. After 3: report to user. See references/resilience.md.

Status

--status --agent <agentId> — this agent only. --all-status — elevated only. Check: openclaw agent status --json | grep -q '"elevated":true'.

Budget

budgetCap: estimate at planning (Σ tokens×cost/1e6). Warn 80%, pause 100%. references/resilience.md.

References

references/orchestration.md references/onboarding-guide.md references/resilience.md references/task-schema.md references/task-types.md references/model-profiles.md scripts/probe-limits.js scripts/task-manager.js scripts/provider-probes.json

平台分布

OpenClaw

91.87%
按下载量换算2,198

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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