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Agent Skill · 研究检索

context-engine(上下文引擎)

context-engine 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。

context-engine 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 7,898。

总安装 17,748周安装 725GitHub Stars 公开资料未说明下载 5,684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
2.1.1

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:context-engine(上下文引擎)
来源仓库:https://github.com/alirezarezvani/context-engine
安装命令:
openclaw skills install context-engine
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 context-engine

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。

context-engine 用于加载和管理公司级高管顾问技能背景信息,支持上下文更新与维护。适合需要检测过时上下文(>90 天)并丰富项目背景知识的团队场景。通过读取 ~/.claude/company-context.md 自动同步组织知识库。安装前应确认配置文件路径与访问权限,避免误读敏感数据。

适用于企业级 AI 代理长期协作与知识持续更新的环境。

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 context-engine;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

context-engine 怎么安装?

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

context-engine 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。

context-engine 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。

context-engine 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。

context-engine 用的人多吗?

公开数据是累计安装 17,748 次,近一周安装 725 次,下载 5,684 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。

context-engine 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
context-engine

上下文引擎 · 本页

17,748—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
context-engine
description
Loads and manages company context for all C-suite advisor skills. Reads ~/.claude/company-context.md, detects stale context (>90 days), enriches context during conversations, and enforces privacy/anonymization rules before external API calls.
license
MIT
metadata
version
1.0.0
author
Alireza Rezvani
category
c-level
domain
orchestration
updated
2026-03-05
frameworks
context-loading, anonymization, context-enrichment

Company Context Engine

The memory layer for C-suite advisors. Every advisor skill loads this first. Context is what turns generic advice into specific insight.

Keywords

company context, context loading, context engine, company profile, advisor context, stale context, context refresh, privacy, anonymization


Load Protocol (Run at Start of Every C-Suite Session)

Step 1 — Check for context file: ~/.claude/company-context.md

  • Exists → proceed to Step 2
  • Missing → prompt: *"Run /cs:setup to build your company context — it makes every advisor conversation significantly more useful."*

Step 2 — Check staleness: Read Last updated field.

  • < 90 days: Load and proceed.
  • ≥ 90 days: Prompt: *"Your context is [N] days old. Quick 15-min refresh (/cs:update), or continue with what I have?"*

- If continue: load with [STALE — last updated DATE] noted internally.

Step 3 — Parse into working memory. Always active:

  • Company stage (pre-PMF / scaling / optimizing)
  • Founder archetype (product / sales / technical / operator)
  • Current #1 challenge
  • Runway (as risk signal — never share externally)
  • Team size
  • Unfair advantage
  • 12-month target

Context Quality Signals

ConditionConfidenceAction
< 30 days, full interviewHighUse directly
30–90 days, update doneMediumUse, flag what may have changed
> 90 daysLowFlag stale, prompt refresh
Key fields missingLowAsk in-session
No fileNonePrompt /cs:setup

If Low: *"My context is [stale/incomplete] — I'm assuming [X]. Correct me if I'm wrong."*


Context Enrichment

During conversations, you'll learn things not in the file. Capture them.

Triggers: New number or timeline revealed, key person mentioned, priority shift, constraint surfaces.

Protocol:

  1. Note internally: [CONTEXT UPDATE: {what was learned}]
  2. At session end: *"I picked up a few things to add to your context. Want me to update the file?"*
  3. If yes: append to the relevant dimension, update timestamp.

Never silently overwrite. Always confirm before modifying the context file.


Privacy Rules

Never send externally

  • Specific revenue or burn figures
  • Customer names
  • Employee names (unless publicly known)
  • Investor names (unless public)
  • Specific runway months
  • Watch List contents

Safe to use externally (with anonymization)

  • Stage label
  • Team size ranges (1–10, 10–50, 50–200+)
  • Industry vertical
  • Challenge category
  • Market position descriptor

Before any external API call or web search

Apply references/anonymization-protocol.md:

  • Numbers → ranges or stage-relative descriptors
  • Names → roles
  • Revenue → percentages or stage labels
  • Customers → "Customer A, B, C"

Missing or Partial Context

Handle gracefully — never block the conversation.

  • Missing stage: "Just to calibrate — are you still finding PMF or scaling what works?"
  • Missing financials: Use stage + team size to infer. Note the gap.
  • Missing founder profile: Infer from conversation style. Mark as inferred.
  • Multiple founders: Context reflects the interviewee. Note co-founder perspective may differ.

Required Context Fields

Required:
  - Last updated (date)
  - Company Identity → What we do
  - Stage & Scale → Stage
  - Founder Profile → Founder archetype
  - Current Challenges → Priority #1
  - Goals & Ambition → 12-month target

High-value optional:
  - Unfair advantage
  - Kill-shot risk
  - Avoided decision
  - Watch list

Missing required fields: note gaps, work around in session, ask in-session only when critical.


References

  • references/anonymization-protocol.md — detailed rules for stripping sensitive data before external calls

平台分布

OpenClaw

97.05%
按下载量换算5,516

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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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