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Agent Skill · 研究检索

cross-axis-analysis(横轴分析)

cross-axis-analysis 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。

cross-axis-analysis 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 38,711。

总安装 1,521周安装 64GitHub Stars 1下载 532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
1.1.0

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:cross-axis-analysis(横轴分析)
来源仓库:https://github.com/zcz-user/cross-axis-analysis
安装命令:
openclaw skills install cross-axis-analysis
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 cross-axis-analysis

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。

通过纵向框架系统研究陌生领域、产品或技术概念,建立多维分析视角。适合深度调研复杂主题,识别关键维度和交叉影响因素。提供结构化提问模板和知识图谱链接,引导全面探索。cross-axis-analysis 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装前无需特殊权限,但需用户提供明确的研究对象和关键词。

适用于学术、商业或技术开发中的跨领域知识整合需求。

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 cross-axis-analysis;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

cross-axis-analysis 怎么安装?

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

cross-axis-analysis 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。

cross-axis-analysis 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。

cross-axis-analysis 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。

cross-axis-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,521 次,近一周安装 64 次,下载 532 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。

cross-axis-analysis 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
cross-axis-analysis

横轴分析 · 本页

1,5211只读MIT-0通过

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
cross-axis-analysis
description
Cross-Axis Analysis Framework. Use when you need to systematically research an unfamiliar domain, product, company, or technology concept through longitudinal timeline analysis +横向同期竞争格局对比。Also triggers on: '横纵分析', 'research framework', 'deep analysis report', '快速了解某个领域'.

Cross-Axis Analysis

通过纵向时间深度 + 横向竞争格局的交汇分析,快速建立对陌生领域的系统性认知。

工作流程

  1. 确认研究对象 — 明确分析目标(产品/公司/技术/人物/趋势)
  2. 加载 Prompt 模板 — 读取 references/prompt-template.md
  3. 选择版本:

- 深度版:适合学术研究、投资决策、战略规划(10,000-30,000 字) - 快速版:适合紧急判断、初步了解(≤1,500 字)

  1. 填充并执行 — 将 [研究领域/对象] 替换为实际目标,发送给 AI
  2. 交付结果 — 将 AI 输出整理后交付用户,必要时补充自己的解读

何时用这个方法

场景版本预期产出
学术研究(文献综述)深度版完整发展脉络 + 竞品对比
选校/选公司决策深度版生态位分析 + 横纵交汇判断
投资分析(币/股)深度版路径依赖分析 + 未来展望
快速了解新领域快速版3 个转折点 + 3 个竞品
小说世界观调研深度版同类作品生态位 + 差异化机会

方法优势

  • 结构清晰 — 纵+横+交汇,不遗漏关键维度
  • 天然适配 AI — 把 AI 的研究能力装了方向盘
  • 横纵交汇是灵魂 — 把"三年前决策"和"今天地位"连起来,产生真正洞察

局限性

  • 冷门领域可能信息不足,需补充人工调研
  • 深度版篇幅大,不适合需要即时决策的场景(用快速版)
  • 分析质量取决于 AI 的信息检索能力

平台分布

OpenClaw

88.83%
按下载量换算473

安全审计

VirusTotal

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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