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Agent Skill · 研究检索

eladrave-filechat-rag(eladrave filechat RAG 搜索)

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

eladrave-filechat-rag 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 26,846。

总安装 3,493周安装 147GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,223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:eladrave-filechat-rag(eladrave filechat RAG 搜索)
来源仓库:https://github.com/eladrave/eladrave-filechat-rag
安装命令:
openclaw skills install eladrave-filechat-rag
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 eladrave-filechat-rag

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。

eladrave-filechat-rag 基于语义向量检索技术实现文档问答与知识库交互。适合处理 Google Drive 中存储的文档查询、来源引用和事实核查任务。支持多格式文档接入、Embedding 向量化及自定义召回阈值设置。使用时需授权访问指定文件夹,并注意数据更新频率与引用展示规范。

避免将未命中结果包装为确定事实,确保回答附带可追溯来源。

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 eladrave-filechat-rag;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

eladrave-filechat-rag 怎么安装?

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

eladrave-filechat-rag 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。

eladrave-filechat-rag 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。

eladrave-filechat-rag 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。

eladrave-filechat-rag 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,493 次,近一周安装 147 次,下载 1,223 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。

eladrave-filechat-rag 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
eladrave-filechat-rag

eladrave filechat RAG 搜索 · 本页

3,493—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
filechat-rag
description
>
metadata
openclaw
category
knowledge
requires
bins
["node", "npm", "gws"]
install
kind
node
package
@googleworkspace/cli
bins
["gws"]
label
Install Google Workspace CLI
kind
script
script
cd ./skills/filechat && npm install
label
Install FileChat Dependencies

FileChat RAG Skill

Your personal RAG (Retrieval-Augmented Generation) document library backed by Google Drive. Supports multiple Google Drive folders dynamically and allows choosing between Gemini or OpenAI for embeddings.

Setup & Bootstrap

If the user asks to use FileChat or asks a question about their files, FIRST verify that the required environment variables are set in /workspace/skills/filechat/.env:

  1. EMBEDDING_PROVIDER (either gemini or openai)
  2. GEMINI_API_KEY or OPENAI_API_KEY (Depending on the provider)

If they are missing, STOP and ask the user to provide them. Create the .env file like this:

echo "EMBEDDING_PROVIDER=gemini" > ./skills/filechat/.env
echo "GEMINI_API_KEY=your_key_here" >> ./skills/filechat/.env

How to Sync the Library

When the user asks to "sync", "flush", or "update" a specific FileChat folder, you must run the ingestion script. This connects to Google Drive, downloads all new/changed files (including PDFs, resolving shortcuts, and traversing sub-folders), chunks the text, gets embeddings, and saves them to a local JSON vector database keyed by the Folder ID.

You must supply the FOLDER_ID to the script. If you don't know the folder ID the user wants, ask them.

cd ./skills/filechat && node sync.js <FOLDER_ID>

How to Answer User Questions (RAG)

When a user asks a question about the contents of their documents, you MUST query the local vector store to fetch the relevant text chunks. You need the Folder ID.

cd ./skills/filechat && node query.js <FOLDER_ID> "What does my medical discharge say?"

The output will give you the most relevant text snippets, the original file names, and the Google Drive File IDs. Use the text snippets to formulate a comprehensive answer for the user. Always cite the file name you are referencing.

How to Retrieve and Send a Physical File

If the user asks for the actual file (e.g., "Send me the discharge PDF"), first find the File ID using the query script.

Then, use the gws CLI to download the file into your workspace:

gws drive files get --params '{"fileId": "<FILE_ID>", "alt": "media"}' --output /workspace/discharge.pdf

Then, reply to the user using the OpenClaw media attachment syntax: MEDIA:/workspace/discharge.pdf to send the physical file directly to their chat window.

How to Store a New File for the User

If the user uploads a file and asks you to "store" or "save" it:

  1. Upload it to their specific FileChat Google Drive folder using gws:
   gws drive files create \
     --json '{"name": "filename.pdf", "parents": ["<FOLDER_ID>"]}' \
     --upload /path/to/uploaded/file.pdf
  1. Trigger the sync process so the new file is immediately readable by the vector database:
   cd ./skills/filechat && node sync.js <FOLDER_ID>

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

平台分布

OpenClaw

83.44%
按下载量换算1,020

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

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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