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Agent Skill · 研究检索

colab(colab 搜索)

colab 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。

colab 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 17,547。

总安装 6,539周安装 278GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,291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
1.3.0

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

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。

用于在 Google Colab GPU 环境中执行代码并管理持久存储,适合计算密集型任务。适用于机器学习训练、数据处理和信息提取等场景。支持 T4/L4/A100/H100 等多种 GPU 类型。安装后需绑定 Google Drive 并确认网络访问权限。主要用于远程计算资源调用,不涉及本地系统修改或敏感数据泄露。

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 colab;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

colab 怎么安装?

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

colab 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。

colab 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。

colab 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。

colab 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,539 次,近一周安装 278 次,下载 2,291 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。

colab 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
colab

colab 搜索 · 本页

6,539—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
colab
description
Execute code on Google Colab GPU runtimes (T4/L4/A100/H100) and manage persistent storage via Google Drive. Use when tasks need GPU compute (ML training, inference, TTS), when running experiments that exceed local hardware, or when the user mentions Colab, GPU training, or remote compute. Also use for voice synthesis via F5-TTS on Colab. NOT for local-only code, simple scripts that don't need GPU, or tasks better suited for the host machine.

Colab Skill

Execute Python on Google Colab GPU runtimes via headless API. No browser needed.

Setup

  1. Authenticate with Colab (one-time): Run the colab-mcp OAuth flow to create ~/.colab-mcp-auth-token.json. See https://github.com/googlecolab/colab-mcp
  2. Add Drive scope (optional, for persistence): scripts/reauth_with_drive.py
  3. Enable Drive API (if using Drive): https://console.developers.google.com/apis/api/drive.googleapis.com — enable for your GCP project
  4. Python deps: On first run, colab_run.py auto-creates a .colab-venv/ venv via uv and installs deps. Requires uv (install: pip install uv). Deps: google-auth-oauthlib, google-auth, jupyter-kernel-client, requests, google-api-python-client

Scripts

All scripts live in scripts/ and use a .colab-venv/ sibling directory for dependencies.

colab_run.py — Execute code on Colab

# Inline code on CPU
python3 scripts/colab_run.py exec "print('hello')"

# Script on T4 GPU
python3 scripts/colab_run.py exec --gpu T4 --file script.py

# Keep runtime alive between calls
python3 scripts/colab_run.py exec --gpu T4 --keep "x = 42"

# GPU options: T4 (default), L4, A100, H100
python3 scripts/colab_run.py exec --gpu A100 --file heavy_training.py

# Runtime management
python3 scripts/colab_run.py list          # Active runtimes
python3 scripts/colab_run.py stop <ep>     # Stop runtime
python3 scripts/colab_run.py info          # CU balance + eligible GPUs

colab_drive.py — Google Drive file transfer

python3 scripts/colab_drive.py upload file.pt --folder colab-workspace
python3 scripts/colab_drive.py download checkpoint.pt --output ./checkpoint.pt
python3 scripts/colab_drive.py list --folder colab-workspace

Requires drive.file OAuth scope (run scripts/reauth_with_drive.py once).

inject_and_run.sh — Run scripts with Drive access inside Colab

Injects the local OAuth token into a script before sending it to Colab. Place __COLAB_TOKEN_PLACEHOLDER__ where the base64 token should go:

bash scripts/inject_and_run.sh my_script.py --gpu T4

Inside the script:

import json, base64
from google.oauth2.credentials import Credentials
from googleapiclient.discovery import build

token_data = json.loads(base64.b64decode("__COLAB_TOKEN_PLACEHOLDER__"))
with open('/tmp/token.json', 'w') as f:
    json.dump(token_data, f)
creds = Credentials.from_authorized_user_file('/tmp/token.json')
service = build('drive', 'v3', credentials=creds)

colab_tts.py — Voice synthesis via F5-TTS

# One-time: fetch voice samples from ElevenLabs
python3 scripts/colab_tts.py fetch-voice --voice-id <id> --api-key <key>

# Generate speech with cloned voice
python3 scripts/colab_tts.py speak "Hello world" --output hello.wav --gpu T4

reauth_with_drive.py — Add Drive scope to OAuth token

python3 scripts/reauth_with_drive.py

Opens browser for Google sign-in. One-time setup.

GPU Selection Guide

GPUCU/hr$/hrVRAMUse for
T4~2$0.2015GBDefault. Inference, small training, TTS
L4~3.5$0.3524GBMedium models, need bf16 or >15GB
A100~5-15$0.50-1.5040/80GBLarge models, serious training
H100~20+$2.00+80GBMaximum throughput, time-critical

Start with T4. Escalate only when VRAM or speed demands it.

Patterns

Short task (inference, TTS, quick experiment)

Assign → execute → get output → unassign. Don't use --keep.

Multi-step session

Use --keep. State persists in kernel between exec calls. Unassign when done.

Long training with Drive checkpoints

Use inject_and_run.sh. Script checkpoints to Drive every N epochs. If runtime dies, re-run — script loads latest checkpoint from Drive. See references/examples.md for template.

Structured output

Embed parseable markers in script stdout:

print(f"__RESULT__{json.dumps(metrics)}")    # Structured data
print(f"__AUDIO__{base64_audio}")             # Binary as base64

Timeouts

  • Idle timeout (Pro): ~90 min without active execution
  • Max session (Pro): ~24 hours continuous
  • Active code execution prevents idle disconnect
  • Runtime death loses /tmp/ — use Drive for anything you need to keep

API Quirk

GPU assignment requires split GET/POST: GET fetches XSRF token (no GPU params), POST creates assignment with variant=GPU&accelerator=T4. Already handled by colab_run.py.

平台分布

OpenClaw

72.18%
按下载量换算1,654

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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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