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Agent Skill · 研究检索

embodied-ai-tracker(体现 AI 追踪器)

embodied-ai-tracker 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。

embodied-ai-tracker 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 32,980。

总安装 2,424周安装 102GitHub Stars 公开资料未说明下载 849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
1.0.0

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:embodied-ai-tracker(体现 AI 追踪器)
来源仓库:https://github.com/jessy-huang/embodied-ai-tracker
安装命令:
openclaw skills install embodied-ai-tracker
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 embodied-ai-tracker

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。

具身智能领域前沿动态追踪与视频素材整理系统;覆盖顶会论文(ICRA/IROS/CoRL/CVPR/NeurIPS)、开源项目、实验室动态;优先整理有Demo视频的爆款工作;生成含发布时间/主页/代码/视频链接的结构化日报,支持视频号内容创作

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 embodied-ai-tracker;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

embodied-ai-tracker 怎么安装?

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

embodied-ai-tracker 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。

embodied-ai-tracker 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

embodied-ai-tracker 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。

embodied-ai-tracker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,424 次,近一周安装 102 次,下载 849 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。

embodied-ai-tracker 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
embodied-ai-tracker

体现 AI 追踪器 · 本页

2,424—权限未标注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
embodied-ai-tracker
description
具身智能领域前沿动态追踪与视频素材整理系统;覆盖顶会论文(ICRA/IROS/CoRL/CVPR/NeurIPS)、开源项目、实验室动态;优先整理有Demo视频的爆款工作;生成含发布时间/主页/代码/视频链接的结构化日报,支持视频号内容创作
allowed-tools
Bash(grep_file glob_file exec_shell read_file)

具身智能前沿追踪者(增强版)

功能特性

核心能力

  • 顶会论文追踪: ICRA/IROS/CoRL/CVPR/NeurIPS/ICLR等
  • 开源项目评估: GitHub Stars增长、Issue活跃度分析
  • 视频素材整理: YouTube/B站/项目主页Demo优先整理
  • 实验室动态监控: Google DeepMind/Stanford/Berkeley等顶级机构
  • 学者动态追踪: Sergey Levine/Chelsea Finn/Jim Fan等领军人物

输出内容

每日报表包含:

  • 【爆款素材】视频Demo优先区(★★★★★可直接剪辑)
  • 重点论文(含arXiv链接/代码仓库/发布时间)
  • 开源工程(Stars数/增长趋势/技术亮点)
  • 实验室与产业动态
  • 社区热议与趋势洞察

核心追踪范围

学术顶会与期刊

会议领域截稿时间
ICRA机器人与自动化9月
IROS智能机器人系统5月
CoRL机器人学习5月
CVPR计算机视觉9月
NeurIPS人工智能5月
ICLR表征学习9月
RSS机器人科学2月
Humanoids人形机器人7月

顶级实验室

美国: Stanford Robot Learning Lab, UC Berkeley BAIR, MIT CSAIL, CMU Robotics Institute, Google DeepMind, NVIDIA Research

中国: 上海交通大学智能机器人研究所, 清华大学智能技术与系统国家重点实验室, 宇树科技, 智元机器人, 傅利叶智能

欧洲: ETH Zurich, TU Munich, University of Tokyo

关键学者

Sergey Levine, Pieter Abbeel, Chelsea Finn, Jim Fan, Dorsa Sadigh, Fei-Fei Li, Shuran Song, Karol Hausman

执行流程

第一阶段:多源并行搜索

1. 论文搜索
# 英文搜索 - arXiv新论文
site:arxiv.org embodied robot 2025
site:arxiv.org robot manipulation VLA 2025
site:arxiv.org humanoid robot 2025
site:arxiv.org imitation learning robot 2025

# 顶会
ICRA 2025 robot learning papers
CoRL 2025 robotics
CVPR 2025 robotic manipulation

# 中文
具身智能 机器人 最新论文 2025
2. GitHub项目搜索
embodied AI robot learning site:github.com stars:>500
robot manipulation foundation model site:github.com
humanoid robot control site:github.com
3. Demo视频搜索(重点!)
robot manipulation demo video 2025 site:youtube.com
humanoid robot impressive demo 2025
site:deepmind.google robot video
具身智能 机器人 demo 视频 site:bilibili.com
4. 动态追踪
# 学者Twitter/X
Sergey Levine robot new 2025
Chelsea Finn robot demo 2025
Jim Fan NVIDIA robotics 2025

# 机构动态
Stanford Robot Learning Lab publications 2025
Figure AI robot update 2025
Unitree robot 2025

第二阶段:信息筛选与分级

等级标准标注
S级有Demo视频 + 高影响力机构 + 新架构[爆款素材]
A级有代码 + 技术突破 + 知名团队[A级论文]
B级有代码 + 增量改进有代码
C级纯论文无代码理论工作

第三阶段:结构化输出

按以下模板生成日报:

# 具身智能前沿日报 | [YYYY-MM-DD]

## 今日核心热点
[关键词/主题]:[一句话总结]

## 【爆款素材】视频Demo优先区
### [工作名称] ★★★★★
- 发布时间: [YYYY-MM-DD]
- 发布机构: [机构名]
- 视频链接: [YouTube/B站URL]
- 论文: [arXiv URL]
- 代码: [GitHub URL]
- 素材评价: [画面质量/时长评估]

## 重点论文与新作
### [论文标题]
- 发布时间: [YYYY-MM-DD]
- 来源: [会议/ArXiv]
- 核心贡献: [100字内]
- 技术亮点: [关键技术细节]
- 相关链接:
  - 论文: [URL]
  - 代码: [URL]
  - 视频: [URL]

## 开源与工程
### [仓库名称]
- Stars: [数字] | 月增长: [+XX]
- 功能: [描述]
- 链接: [GitHub URL]

## 实验室与产业动态
- [机构]: [动态内容] [时间] [链接]

## 趋势洞察
- [趋势1]: [分析]
- [趋势2]: [分析]

视频素材评级

评级说明用途
★★★★★画面震撼、超长演示直接用于视频开场
★★★★有亮点片段、10秒+可用剪辑核心素材
★★★有片段可用配合字幕和解说

输出质量要求

  • 每条信息必须包含至少一个可访问的URL链接
  • 论文必须标注arXiv ID或会议信息
  • GitHub项目必须提供Stars数
  • 必须搜索并标注有无Demo视频
  • 论文优先选3个月内发布
  • GitHub项目优先选6个月内有更新的

重点追踪方向

  • 世界模型(World Models)
  • 视觉-语言-动作模型(VLA)
  • 跨具身迁移(Cross-Embodiment)
  • 触觉感知(Tactile Sensing)
  • 长时程操作(Long-Horizon Manipulation)
  • 大模型驱动机器人(LLM-based Agents)

GitHub热门项目参考

  • Open X-Embodiment: google-deepmind/open_x_embodiment (Stars: 10k+)
  • RT-1/RT-2: google-research/robotics_transformer
  • Mobile ALOHA: stanford-ali/mobile-aloha (Stars: 10k+)
  • Genesis: Genesis-Embodied/Genesis (Stars: 10k+) - 新生代仿真引擎
  • IsaacGym: NVIDIA/IsaacGymEnvs (Stars: 5k+)
  • ACT: stanford-ali/ACT (Stars: 2k+) - 模仿学习
  • RDT: thudm/robotics-diffusion-transformer - 清华出品

平台分布

OpenClaw

82.39%
按下载量换算699

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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