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Agent Skill · 研究检索

bingbingxiajiang(bingbingxiajiang 搜索)

bingbingxiajiang 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。

bingbingxiajiang 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 8,056。

总安装 17,283周安装 713GitHub Stars 1下载 5,647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
1.4.1

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:bingbingxiajiang(bingbingxiajiang 搜索)
来源仓库:https://github.com/e2e5g/bingbingxiajiang
安装命令:
openclaw skills install bingbingxiajiang
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 bingbingxiajiang

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。

蜂兵虾将是一个全行业热点监控与内容创作解决方案,通过四个AI智能体协作完成信息整理、趋势分析、走势预判和任务记录。适用于金融、医疗、教育、零售等多个行业的热点追踪、内容生成和趋势洞察场景。由信息守护者负责全网数据整理,趋势军师制定创作策略,趋势预测家预判市场走势,工作账本记录执行过程。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能触发联网、命令执行或文件读写操作。建议结合来源仓库和原始README进一步核验具体功能和使用方法。

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 bingbingxiajiang;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

bingbingxiajiang 怎么安装?

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

bingbingxiajiang 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。

bingbingxiajiang 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

bingbingxiajiang 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。

bingbingxiajiang 用的人多吗?

公开数据是累计安装 17,283 次,近一周安装 713 次,下载 5,647 次,GitHub 1 星。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。

bingbingxiajiang 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
bingbingxiajiang

bingbingxiajiang 搜索 · 本页

17,2831只读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
蜂兵虾将
description
|

蜂兵虾将 V1.4

🎯 跨对话框记忆能力已实现 - 自动保存/读取用户偏好和历史

🔑 跨对话框记忆系统(已实现)

存储位置

/workspace/memory/
├── profiles/user_profile.json    # 用户画像(偏好、历史)
├── sessions/                    # 会话历史
└── /workspace/MEMORY.md          # 长期记忆

核心功能(每次执行自动运行)

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  蜂兵虾将执行时(自动)                                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. 读取用户画像 ─→ 了解用户偏好                            │
│  2. 读取会话历史 ─→ 了解之前监控过的行业                    │
│  3. 检索MEMORY ─→ 获取重要记住的事项                        │
│  4. 执行任务                                                 │
│  5. 保存用户画像 ─→ 记录本次偏好                            │
│  6. 更新会话历史 ─→ 记录本次交互                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

具体实现指令

开始时读取用户画像:

  • 读取 /workspace/memory/profiles/user_profile.json
  • 读取 /workspace/memory/sessions/index.json
  • 搜索 memory/ 目录了解之前交互

执行过程中记录:

  • 记录用户选择了哪些选项
  • 记录用户偏好(详细/简洁)
  • 记录监控的行业

执行完成后保存:

  • 更新 /workspace/memory/profiles/user_profile.json
  • 更新 /workspace/memory/sessions/index.json

完整执行流程

用户输入
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  【自动】读取用户画像               │
│  • 从 memory/profiles/ 读取        │
│  • 了解用户偏好和历史              │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  【自动】读取会话历史               │
│  • 之前监控过哪些行业              │
│  • 上次的输出偏好是什么            │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
意图识别 → 智能路由
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│           模块执行                   │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  【自动】保存用户画像               │
│  • 更新偏好设置                    │
│  • 记录本次交互                    │
└─────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
用户确认 → 继续/退出

用户画像数据结构

{
  "user_id": "default",
  "updated_at": "2026-03-03T10:00:00+08:00",
  "preferences": {
    "output_style": "balanced",
    "confirmation_frequency": "normal"
  },
  "history": [
    {
      "date": "2026-03-03",
      "industry": "金融",
      "modules_executed": [1, 2],
      "choice": "1"
    }
  ],
  "industries_monitored": ["金融", "医疗", "科技"]
}

执行示例(含记忆显示)

用户:帮我监控今天的热点
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【读取用户画像】
✓ 上次输出偏好:详细
✓ 上次选择了:趋势分析
✓ 之前监控过的行业:金融、医疗

【历史记录】
• 2026-03-02 金融行业 → 选择了模块2
• 2026-03-01 科技行业 → 选择了模块1

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

【行业分析】
识别意图:信息获取 + 内容创作
目标行业:金融(轮换)

【执行】模块1 → 模块2

...


【保存用户画像】
✓ 已记录本次偏好
✓ 已更新历史记录
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

重要规则

✅ 自动记忆(每次执行必做)

  1. 开始时必须读取:

- 读取 memory/profiles/user_profile.json - 读取 memory/sessions/index.json - 使用 memory_search 检索 MEMORY.md

  1. 执行中必须记录:

- 用户的选择 - 监控的行业 - 使用的模块

  1. 完成后必须保存:

- 更新 user_profile.json - 更新 sessions/index.json - 更新 MEMORY.md(如有重要内容)

存储文件路径(必须使用)

数据类型文件路径
用户画像/workspace/memory/profiles/user_profile.json
会话历史/workspace/memory/sessions/index.json
长期记忆/workspace/MEMORY.md

全面自检报告

✅ 跨对话框记忆(已实现)

功能状态说明
启动时读取用户画像✓读取 memory/profiles/user_profile.json
启动时读取会话历史✓读取 memory/sessions/index.json
自动检索MEMORY✓使用 memory_search
执行后保存画像✓写入 memory/profiles/user_profile.json
执行后更新会话✓写入 memory/sessions/index.json
记住监控过的行业✓记录在 history 中
记住用户偏好✓记录在 preferences 中

参考文档


✅ 记忆能力已启用:每次执行蜂兵虾将都会自动读取和保存用户数据,实现真正的跨对话框记忆。

平台分布

OpenClaw

75.72%
按下载量换算4,276

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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