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Agent Skill · 研究检索

can(可以)

can 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。

can 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 2,655。

总安装 56,867周安装 2,323GitHub Stars 公开资料未说明下载 18,212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
1.9.0

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:can(可以)
来源仓库:https://github.com/xccx/can
安装命令:
openclaw skills install can
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 can

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。

can 用于代理和 MCP 集成,对流经管道的内容进行标记和本地记录。支持内容验证、命名和日志追踪,提升数据处理透明度。安装命令为 openclaw skills install can,需参考项目说明了解集成方式。使用前应确认是否写入本地文件或修改环境变量,避免权限冲突。

当前介绍未提及其适用范围,建议查阅原始文档获取详细用例。

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 can;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

can 怎么安装?

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

can 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。

can 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。

can 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。

can 用的人多吗?

公开数据是累计安装 56,867 次,近一周安装 2,323 次,下载 18,212 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。

can 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

  • 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

  • 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
can

可以 · 本页

56,867—调用外部服务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
CAN ASK MCP
version
1.9.0
description
Agent & MCP integration. CAN stamps what flows through any pipe. Verify, name, log locally.
homepage
https://github.com/xccx/can
metadata
{"openclaw":{"emoji":"❓","requires":{"bins":["sha256sum","date"]}}}

Version 1.9.0 of CAN focuses on integrating Clock Address Naming with AI agents, specifically those utilizing the Model Context Protocol (MCP).

CAN provides a localized, verifiable naming and storage layer for the data agents retrieve from tools, operating entirely independently of the transport layer.

Architecture: CAN + MCP

MCP handles tool connection and data transport. CAN handles verification, naming, and historical logging of the data retrieved via MCP.

Because CAN is strictly a local operation (computing a hash, timestamping, and writing to a file), it requires zero integration with the MCP server. The server does not need to know CAN exists.

Workflow:

  1. Agent requests data from an MCP tool.
  2. Agent receives the response payload.
  3. Agent locally applies a CAN stamp (WHEN, WHERE, WHAT) to the payload.
  4. Agent logs the stamp to its local index.tsv.

This allows agents to verifiably recall past tool outputs without re-querying the server, proving that the data has not been mutated since it was retrieved.

Agent Implementation Tests

The 1.9.0 release asks agent developers to evaluate CAN as a standard logging and retrieval mechanism. The following tests demonstrate standard agent operations using CAN.

Test 1: Basic Stamping

Agents can natively generate the requirements for a CAN entry using standard system utilities.

WHEN=$(date +%s%3N)
WHERE=$(sha256sum <<< "tool_output_string" | awk '{print $1}')
WHAT="tool_name.result"

echo -e "$WHEN\	$WHERE\	$WHAT" >> ~/.can/index.tsv

Test 2: Local Verification

Before trusting cached data, agents verify the integrity of the data against the hash (WHERE) stored in the CAN index.

CLAIMED_HASH="a948904f2f0f479b8f8564e9d7e91d9820b5..."
ACTUAL_HASH=$(sha256sum <<< "tool_output_string" | awk '{print $1}')

if [ "$ACTUAL_HASH" = "$CLAIMED_HASH" ]; then
    # Valid (CAN)
else
    # Invalid/Mutated (NOT)
fi

Test 3: Stamping MCP Results

A practical example of an agent logging an MCP tool execution.

# 1. Execute MCP tool
RESULT=$(mcp_call fetch_report "Q3_Data")

# 2. Generate CAN stamp locally
WHEN=$(date +%s%3N)
WHERE=$(echo -n "$RESULT" | sha256sum | awk '{print $1}')
WHAT="fetch_report.Q3_Data SAVE"

# 3. Append to index
echo -e "$WHEN\	$WHERE\	$WHAT" >> ~/.can/index.tsv

Advantages for Agents

Can optionally works in parallel with location-based naming (e.g., standard file paths) while offering several technical benefits for autonomous agents:

  • Offline Recall: Agents can verify and retrieve past MCP results without network overhead or re-querying the tool.
  • Tamper Evidence: Hash verification guarantees that context injected into prompts is exactly what was originally returned by the tool.
  • Search Optimization: Agents can filter local memory logs by timestamp (WHEN), exact content match (WHERE), or metadata/intent (WHAT).
  • Decoupling: If the MCP server goes offline or the tool's API changes, the historical data remains perfectly addressable and verifiable in the agent's local state.

Version Roadmap

  • 1.8.0: Core CAN specification (WHEN + WHERE + WHAT).
  • 1.9.0 (Current): Agent/MCP integration and local evaluation logs.
  • 2.x (Future): Peer-to-peer verification, physical co-presence proofs, and verifiable exchanges.

平台分布

OpenClaw

90.97%
按下载量换算16,567

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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。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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