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Agent Skill · 研究检索

deep-research-openclaw-agent(deep 研究 OpenClaw Agent)

deep-research-openclaw-agent 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。

deep-research-openclaw-agent 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 11,323。

总安装 11,407周安装 457GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,693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
0.1.1

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:deep-research-openclaw-agent(deep 研究 OpenClaw Agent)
来源仓库:https://github.com/milleniumgenai/deep-research-openclaw-agent
安装命令:
openclaw skills install deep-research-openclaw-agent
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 deep-research-openclaw-agent

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。

OpenClaw 深度研究子代理提供混合搜索与声明验证。适合财务、法律等专业领域的高标准要求场景。支持报告 linting 与事实一致性校验。安装过程可能修改本地配置文件,请提前备份。注意其子进程可能触发额外资源加载。

deep-research-openclaw-agent 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 deep-research-openclaw-agent;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

deep-research-openclaw-agent 怎么安装?

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

deep-research-openclaw-agent 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。

deep-research-openclaw-agent 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。

deep-research-openclaw-agent 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。

deep-research-openclaw-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,407 次,近一周安装 457 次,下载 3,693 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。

deep-research-openclaw-agent 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
deep-research-openclaw-agent

deep 研究 OpenClaw Agent · 本页

11,407—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
Deep Research for OpenClaw
description
Install and wire a structured OpenClaw deep-research sub-agent with hybrid search, artifact-based runs, claim verification, report linting, and validated finalization.
version
0.1.1
metadata
openclaw
homepage
https://github.com/MilleniumGenAI/deep-research-openclaw-agent
requires
bins
config

Deep Research for OpenClaw

What this skill is

This is an integration skill for installing and wiring the deep-researcher OpenClaw sub-agent from the public repository:

The repository contains:

  • the workspace-researcher prompt pack;
  • the local research helper scripts;
  • the Main -> Deep Research orchestration contract;
  • the report lint, validation, and finalization pipeline.

This skill is intended for OpenClaw users who want a reproducible deep-research workflow without assembling the runtime and contracts from scratch.

What it can do

  • structured deep research through plan -> scout -> harvest -> verify -> synthesize;
  • hybrid discovery with web_search, Tavily, and web_fetch;
  • explicit source registry, claim ledger, and coverage tracking;
  • report linting, validation, and final M2M JSON finalization;
  • honest SUCCESS | PARTIAL | FAILURE delivery with explicit gaps and conflicts.

Requirements

  • OpenClaw 2026.3.x or later
  • Python available on the host
  • a configured deep-researcher agent in OpenClaw
  • Tavily API access if you want the Tavily-backed path

Install

  1. Clone the repository:

- git clone https://github.com/MilleniumGenAI/deep-research-openclaw-agent.git

  1. Copy openclaw/workspace-researcher/ into your OpenClaw base directory, or point your agent config at that path directly.
  2. Align the main-agent handoff with:

- openclaw/main-deep-research-skill.md

  1. Register or update the deep-researcher agent in openclaw.json.
  2. If you want Tavily-backed scouting, ensure TAVILY_API_KEY is available in env or .env.

Validate

Run these checks before using the agent in real work:

python -m py_compile openclaw/workspace-researcher/scripts/*.py
python openclaw/workspace-researcher/scripts/init_research_run.py --workspace openclaw/workspace-researcher --topic "Smoke test" --language en --task-date 2026-03-10

Then run a first smoke task through OpenClaw once the agent is wired:

openclaw agent --agent deep-researcher --json --message "Perform deep research using your local SOUL.md contract. GOAL: confirm the runtime can initialize a fresh run and return PARTIAL if no external research is performed. SCOPE: in scope is only local init and artifact creation; out of scope is web research. SUCCESS CRITERIA: create fresh tmp artifacts and explain blocked evidence collection honestly. TASK DATE: 2026-03-10. DELIVERABLES: finalized M2M JSON. LANGUAGE: en. CONSTRAINTS: do not fabricate sources; return PARTIAL if evidence is insufficient."

Core references

Notes

  • This is an OpenClaw-only v1 package.
  • ClawHub publishes skills under platform-wide MIT-0 terms.
  • The runtime source of truth is openclaw/workspace-researcher/SOUL.md.
  • Findings should be built only from traceable external sources, not from local artifacts.

平台分布

OpenClaw

89.32%
按下载量换算3,299

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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