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Agent Skill · 研究检索

creat-anget(创造安杰特)

creat-anget 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。

creat-anget 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 17,495。

总安装 6,565周安装 282GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,301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
1.0.1

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:creat-anget(创造安杰特)
来源仓库:https://github.com/song5749/creat-anget
安装命令:
openclaw skills install creat-anget
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 creat-anget

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。

创建具有独立工作区和配置的独立 OpenClaw Agent。适用于用户需要完全隔离的 Agent(独立工作区、配置、身份),而不是临时子 Agent 会话的情况。支持飞书机器人绑定,用于多机器人部署。

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 creat-anget;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

creat-anget 怎么安装?

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

creat-anget 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。

creat-anget 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。

creat-anget 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。

creat-anget 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,565 次,近一周安装 282 次,下载 2,301 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。

creat-anget 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
creat-anget

创造安杰特 · 本页

6,565—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
agent-creator
description
创建具有独立工作区和配置的独立 OpenClaw Agent。适用于用户需要完全隔离的 Agent(独立工作区、配置、身份),而不是临时子 Agent 会话的情况。支持飞书机器人绑定,用于多机器人部署。

Agent Creator (Agent 创建器)

此技能帮助你创建具有独立工作区、配置和可选飞书机器人绑定的 独立 OpenClaw Agent。

何时使用

当用户希望执行以下操作时使用此技能:

  • 创建一个拥有自己工作区的完全隔离的 Agent
  • 为特定项目/客户设置专用 Agent
  • 部署多个飞书机器人,每个机器人具有独立的身份
  • 创建长期运行的专用 Agent(而不是临时子 Agent)

触发请求示例:

  • "帮我创建一个客服 agent,用独立的 workspace"
  • "我需要一个专门处理设计师工作的 agent"
  • "创建一个新的飞书机器人,用于内部 IT 支持"
  • "Create a standalone agent for customer support"
  • "Set up a new Feishu bot for the HR team"

两种模式

模式 1: Standalone Agent (独立 Agent - 推荐)

创建一个完全隔离的 Agent,包含:

  • 独立的工作区目录
  • openclaw.json 中单独的 Agent 配置
  • 可选的飞书机器人绑定
  • 独立的身份和记忆

模式 2: Subagent Session (子 Agent 会话 - 临时)

创建一个临时子 Agent 会话(用于快速任务)。仅用于短期的辅助工作。


独立 Agent 创建流程

第 1 步:收集需求

询问用户(如果尚未提供):

问题目的
Agent ID唯一标识符(例如:support, hr-bot, designer)
Agent Name易读的名称
Workspace Path存储 Agent 文件的位置(默认:~/.openclaw/workspace-{id})
Feishu Bot?此 Agent 是否需要绑定飞书机器人?
Feishu Account ID如果绑定到飞书,使用哪个账户 ID?(例如:support, hr)
Model此 Agent 应该使用哪个模型?

第 2 步:创建 Agent 目录结构

创建 Agent 目录:

~/.openclaw/agents/{agent-id}/
├── agent/
│   ├── auth-profiles.json
│   └── models.json
└── sessions/

第 3 步:更新 openclaw.json

将 Agent 添加到 agents.list:

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "{agent-id}",
        "name": "{agent-name}",
        "workspace": "{workspace-path}",
        "agentDir": "{agent-dir-path}"
      }
    ]
  }
}

第 4 步:创建飞书绑定(可选)

如果 Agent 需要飞书机器人,添加绑定:

{
  "bindings": [
    {
      "type": "route",
      "agentId": "{agent-id}",
      "match": {
        "channel": "feishu",
        "accountId": "{account-id}"
      }
    }
  ]
}

第 5 步:配置飞书账户(可选)

如果使用单独的飞书应用,添加到 channels.feishu.accounts:

{
  "channels": {
    "feishu": {
      "accounts": {
        "{account-id}": {
          "enabled": true,
          "appId": "{feishu-app-id}",
          "appSecret": "{feishu-app-secret}",
          "domain": "feishu",
          "groupPolicy": "open"
        }
      }
    }
  }
}

第 6 步:初始化 Agent 工作区

创建包含必要文件的工作区目录:

{workspace-path}/
├── AGENTS.md
├── SOUL.md
├── USER.md
├── IDENTITY.md
├── MEMORY.md
├── TOOLS.md
├── HEARTBEAT.md
└── memory/

第 7 步:重启 Gateway

修改 openclaw.json 后,Gateway 需要重新加载:

openclaw gateway restart

或者通知用户手动重启。


脚本使用

使用提供的脚本自动创建 Agent:

python scripts/create_standalone_agent.py \
  --agent-id support \
  --agent-name "Customer Support Bot" \
  --workspace "C:\Users\Administrator\.openclaw\workspace-support" \
  --feishu-account support \
  --feishu-app-id cli_xxx \
  --feishu-app-secret xxx

快速参考

所需信息

字段必填示例
agent-id✅support, hr-bot, designer
agent-name✅"Customer Support", "HR Assistant"
workspace-path✅~/.openclaw/workspace-support
feishu-binding❌true 或 false
feishu-account-id❌support, hr
feishu-app-id❌cli_a9249b9ee9785cee
feishu-app-secret❌PAY8vhyLkiLpfmun09sXSboJyoSQXK3g

配置示例

简单 Agent(无飞书)

{
  "agent-id": "research-assistant",
  "agent-name": "Research Assistant",
  "workspace": "C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace-research"
}

带飞书绑定的 Agent(共享应用)

{
  "agent-id": "support",
  "agent-name": "Customer Support",
  "workspace": "C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace-support",
  "feishu-binding": true,
  "feishu-account-id": "support"
}

带专用飞书应用的 Agent

{
  "agent-id": "hr-bot",
  "agent-name": "HR Assistant",
  "workspace": "C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace-hr",
  "feishu-binding": true,
  "feishu-account-id": "hr",
  "feishu-app-id": "cli_xxx",
  "feishu-app-secret": "xxx"
}

注意事项

  • Agent ID 在所有 Agent 中必须唯一
  • Workspace 应该是一个新的空目录
  • Feishu Account ID 用于绑定匹配,而不是实际的 App ID
  • Gateway Restart 修改 openclaw.json 后必须重启
  • Auth Profiles 和 Models 默认从主 Agent 复制
  • Security: 小心处理飞书应用密钥;存储在 openclaw.json 中应具有适当的权限

子 Agent 模式(旧版)

对于临时助手,你仍然可以使用 sessions_spawn:

sessions_spawn({
  task: "<任务描述>",
  runtime: "subagent" | "acp",
  mode: "session" | "run",
  label: "<Agent 名称>",
  model: "<模型别名>",
  thread: true | false
})

但对于生产环境 Agent,请首选独立模式。


参考文件

  • 详细指南: 见 references/standalone-agent-guide.md 以获取完整文档
  • 脚本帮助: 运行 python scripts/create_standalone_agent.py --help

快速开始

# 简单 Agent(无飞书)
python scripts/create_standalone_agent.py \
  --agent-id my-agent \
  --agent-name "My Agent"

# 带飞书绑定的 Agent
python scripts/create_standalone_agent.py \
  --agent-id support \
  --agent-name "Support Bot" \
  --feishu-account support

# 然后重启 Gateway
openclaw gateway restart

平台分布

OpenClaw

79.01%
按下载量换算1,818

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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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