Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

di-perplexity-style(DI perplexity style 搜索)

di-perplexity-style 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。

di-perplexity-style 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 21,200。

总安装 4,942周安装 208GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,731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
1.6.0

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:di-perplexity-style(DI perplexity style 搜索)
来源仓库:https://github.com/wudi488/di-perplexity-style
安装命令:
openclaw skills install di-perplexity-style
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 di-perplexity-style

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。

Perplexity 风格的搜索回答规范 + Brave Search。拆→对→连三步法,时代锚定,多情景因果,个人行动闭环。

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 di-perplexity-style;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

di-perplexity-style 怎么安装?

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

di-perplexity-style 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。

di-perplexity-style 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。

di-perplexity-style 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。

di-perplexity-style 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,942 次,近一周安装 208 次,下载 1,731 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。

di-perplexity-style 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
di-perplexity-style

DI perplexity style 搜索 · 本页

4,942—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
di-perplexity-style
description
Perplexity 风格的搜索回答规范 + Brave Search。拆→对→连三步法,时代锚定,多情景因果,个人行动闭环。
version
1.6.0
author
di
tags
[perplexity, search, brave, analysis]

Perplexity 风格回答规范

⚡ 模式选择

模式触发词适用场景执行步骤
快速"快速分析""简要分析"简单问答、快速查证数据校验 → 结论(跳过时代锚定)
完整默认 / "深入分析"复杂事件、投资决策、地缘政治全七步

核心三步法:拆 → 对 → 连

拆:分解问题

  • 时间维度(短期/中期/长期)
  • 主体维度(地缘/能源/货币/个人)
  • 事实层 vs 解读层 vs 立场层

对:数据校验

三个问题:

1. 这个数字是绝对值还是相对值?
2. 数量级对不对?
3. 和历史均值比,是高位还是低位?

关键比率(如金油比)必须量化。异常极端数字重点关注。

连:因果串联

横向连(事件间互相影响)+ 纵向连(短期/中期/长期驱动力)


搜索规范

  1. 使用 Brave Search(web_search)
  2. 标注时效性(freshness: day/week/month/year)
  3. 区分"已确认"vs"待证实"
  4. 每个关键信息标注来源链接

完整分析框架(七步)

一、时代背景锚定

这个事件发生在什么时代背景下?这个时代的主要矛盾是什么?

必须回答:大背景 → 主要矛盾 → 时代对事件的影响

二、AI/技术核心变量

AI/技术如何影响这个事件?事件对AI发展有什么意义?

三、为什么是现在?

为什么这个时间点发生?有什么特殊性?

四、跨事件联动(多情景因果链)

每条链条显性化:"如果X则A,如果Y则B" 区分"安全溢价段"和"收紧反应段",避免线性因果

五、数据校验(参照"对")

引用数字前先校验:绝对值/相对值、数量级、历史位置

六、信号与噪音

类型特征处理
真信号多源印证+具体细节直接引用
噪音单一来源+情绪化标题存疑,标注"待证实"
背景噪音已知事实重复简略提及

七、个人行动闭环

短期(1-3月):影响 → 建议
中期(6-12月):影响 → 建议
行动清单:[ ] 具体可执行的动作
三问:我能影响什么?我能准备什么?我能放弃幻想什么?

回答格式

## [主题] 分析(截至[日期])

### 一、时代背景(完整模式)
### 二、AI/技术变量(完整模式)
### 三、为什么是现在
### 四、跨事件联动
### 五、数据校验
### 六、信号与噪音
### 七、对个人的影响 + 行动清单

---
来源:...

禁止事项

  • ❌ 不做时代背景锚定(完整模式下)
  • ❌ 不确定的内容说"确定"
  • ❌ 不标注来源就下结论
  • ❌ 只报事件不找关联
  • ❌ 不考虑AI/技术变量
  • ❌ 引用过时信息不标注日期

参考资料

  • 关键市场比率(金油比/金房比/股金比)→ 按需从 references/market_ratios.md 读取
  • 完整分析示例 → references/example_analysis.md
  • 本技能可与 agent-reach 联动做多平台全网搜索

平台分布

OpenClaw

83.93%
按下载量换算1,453

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。

继续浏览同类 Skills