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Agent Skill · 研究检索

eln-template-creator(eln 模板创建者)

eln-template-creator 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。

eln-template-creator 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;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 16,850。

总安装 6,952周安装 284GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,249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
0.1.0

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:eln-template-creator(eln 模板创建者)
来源仓库:https://github.com/aipoch-ai/eln-template-creator
安装命令:
openclaw skills install eln-template-creator
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 eln-template-creator

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。

为电子实验室笔记本生成标准化实验模板。适合在 OpenClaw 中用于研究检索任务支持。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装命令:openclaw skills install eln-template-creator。建议确认权限范围和维护状态后再使用。

eln-template-creator 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 eln-template-creator;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

    它需要调用外部服务,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

eln-template-creator 怎么安装?

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

eln-template-creator 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。

eln-template-creator 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

eln-template-creator 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。

eln-template-creator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,952 次,近一周安装 284 次,下载 2,249 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。

eln-template-creator 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

  • 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

  • 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
eln-template-creator

eln 模板创建者 · 本页

6,952—调用外部服务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
eln-template-creator
description
Generate standardized experiment templates for Electronic Laboratory
version
1.0.0
category
Data
tags
[]
author
AIPOCH
license
MIT
status
Draft
risk_level
Medium
skill_type
Tool/Script
owner
AIPOCH
reviewer
last_updated
2026-02-06

ELN Template Creator

ID: 139

Generate standardized experiment record templates for Electronic Laboratory Notebooks (ELN).

Description

This Skill is used to generate standardized experiment record templates that comply with laboratory specifications, supporting multiple experiment types and custom fields.

Usage

# Generate molecular biology experiment template
python scripts/main.py --type molecular-biology --output experiment_template.md

# Generate chemistry synthesis experiment template
python scripts/main.py --type chemistry --output chemistry_template.md

# Generate cell culture experiment template
python scripts/main.py --type cell-culture --output cell_culture_template.md

# Generate general experiment template
python scripts/main.py --type general --output general_template.md

# Custom template parameters
python scripts/main.py --type general --title "Protein Purification Experiment" --researcher "Zhang San" --output protein_purification.md

Parameters

ParameterTypeDefaultRequiredDescription
--typestring-YesExperiment type (general, molecular-biology, chemistry, cell-culture, animal-study)
--output, -ostringstdoutNoOutput file path
--titlestring-NoExperiment title
--researcherstring-NoResearcher name
--datestring-NoExperiment date (YYYY-MM-DD)
--projectstring-NoProject name/number

Supported Experiment Types

  1. general - General experiment template
  2. molecular-biology - Molecular biology experiments (PCR, cloning, electrophoresis, etc.)
  3. chemistry - Chemical synthesis experiments
  4. cell-culture - Cell culture experiments
  5. animal-study - Animal experiments

Output Format

Generated templates are in Markdown format, containing the following standard sections:

  • Basic experiment information
  • Experiment purpose
  • Experiment materials and reagents
  • Experiment equipment
  • Experiment procedures
  • Results recording
  • Data analysis
  • Conclusions and discussion
  • Attachments and raw data

Requirements

  • Python 3.8+

Author

OpenClaw

Risk Assessment

Risk IndicatorAssessmentLevel
Code ExecutionPython/R scripts executed locallyMedium
Network AccessNo external API callsLow
File System AccessRead input files, write output filesMedium
Instruction TamperingStandard prompt guidelinesLow
Data ExposureOutput files saved to workspaceLow

Security Checklist

  • [ ] No hardcoded credentials or API keys
  • [ ] No unauthorized file system access (../)
  • [ ] Output does not expose sensitive information
  • [ ] Prompt injection protections in place
  • [ ] Input file paths validated (no ../ traversal)
  • [ ] Output directory restricted to workspace
  • [ ] Script execution in sandboxed environment
  • [ ] Error messages sanitized (no stack traces exposed)
  • [ ] Dependencies audited

Prerequisites

No additional Python packages required.

Evaluation Criteria

Success Metrics

  • [ ] Successfully executes main functionality
  • [ ] Output meets quality standards
  • [ ] Handles edge cases gracefully
  • [ ] Performance is acceptable

Test Cases

  1. Basic Functionality: Standard input → Expected output
  2. Edge Case: Invalid input → Graceful error handling
  3. Performance: Large dataset → Acceptable processing time

Lifecycle Status

  • Current Stage: Draft
  • Next Review Date: 2026-03-06
  • Known Issues: None
  • Planned Improvements:

- Performance optimization - Additional feature support

平台分布

OpenClaw

86.42%
按下载量换算1,944

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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