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Agent Skill · 研究检索

embodied-ai-weekly(体现 AI 周刊)

embodied-ai-weekly 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-weekly 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;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 29,628。

总安装 3,026周安装 130GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,061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
1.1.0

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

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。

具身智能周报自动化生成与发布技能。当用户需要生成具身智能领域一周动态报告时使用,覆盖完整工作流:ArXiv论文多方向检索与整理、GitHub开源项目趋势追踪、综合可视化HTML报告生成(含导读+统计图表),以及将报告推送到 GitHub Pages 仓库发布。适用于每周定期生成具身智能领域动态报告的场景。

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-weekly;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

    它需要操作浏览器,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

embodied-ai-weekly 怎么安装?

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

embodied-ai-weekly 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-weekly 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

embodied-ai-weekly 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-weekly 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,026 次,近一周安装 130 次,下载 1,061 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-weekly 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-weekly

体现 AI 周刊 · 本页

3,026—操作浏览器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-weekly
description
具身智能周报自动化生成与发布技能。当用户需要生成具身智能领域一周动态报告时使用,覆盖完整工作流:ArXiv论文多方向检索与整理、GitHub开源项目趋势追踪、综合可视化HTML报告生成(含导读+统计图表),以及将报告推送到 GitHub Pages 仓库发布。适用于每周定期生成具身智能领域动态报告的场景。

Embodied AI Weekly 具身智能周报生成 Skill

概述

本 Skill 封装了具身智能周报从「信息检索」到「报告生成」再到「GitHub 发布」的完整 SOP,分三个阶段:

  1. Phase 1 — ArXiv 论文检索:按 7 个研究方向检索最新论文
  2. Phase 2 — GitHub 开源项目检索:按 7 个方向追踪新增仓库与经典仓库动态
  3. Phase 3 — 综合报告生成与发布:整合两部分内容,生成 Markdown + HTML 综合报告并推送至 GitHub

Phase 1 — ArXiv 论文检索

检索策略

使用 web_fetch 工具逐一检索 7 个方向,每个方向独立请求。参考 references/arxiv_search_guide.md 获取各方向的检索关键词与 API URL 模板。

API URL 模板:

https://arxiv.org/search/?query=<KEYWORDS>&searchtype=all&start=0&order=-announced_date_first

或使用 arXiv 官方 RSS / cs.RO 分类页面:

https://arxiv.org/list/cs.RO/recent
https://arxiv.org/list/cs.CV/recent

检索方向(共 7 个)

每个方向的详细关键词见 references/arxiv_search_guide.md:

序号方向核心关键词(示例)
1具身感知与场景理解egocentric perception, affordance, 3D scene graph
2具身决策与规划embodied planning, LLM robot, TAMP, long-horizon
3具身控制与操作dexterous manipulation, diffusion policy, visuomotor
4具身强化学习与世界模型embodied RL, world model robot, sim-to-real
5具身智能体与大模型VLA, vision-language-action, OpenVLA, LLM robotics
6仿真、数据与平台robotic simulation, embodied benchmark, x-embodiment
7人机交互与具身社会智能human-robot interaction, shared autonomy, HRI

输出格式

为每篇论文整理以下字段:

  • 标题(中英对照)
  • ArXiv 链接
  • 作者与机构
  • 核心贡献(200字以内)
  • 方向标签

生成文件:embodied_ai_weekly_arxiv_<YEAR>_w<WEEK>.md 和对应 .html


Phase 2 — GitHub 开源项目检索

检索策略

使用 web_fetch 工具,检索两类仓库:

  • 新增仓库:created:>YYYY-MM-DD(过去7天),按 stars 排序
  • 经典仓库:pushed:>YYYY-MM-DD,关注有重要更新的高星仓库

GitHub API URL 模板:

https://api.github.com/search/repositories?q=<KEYWORDS>&sort=stars&order=desc&per_page=10
⚠️ 注意:GitHub API 对 OR 运算符有限制(最多 5 个),需要拆分查询。若 API 超时,改用 GitHub 网页搜索:https://github.com/search?q=<KEYWORDS>&type=repositories&s=updated&order=desc

检索方向

与 ArXiv 对应的 7 个方向,详见 references/github_search_guide.md

输出格式

每个仓库整理:

  • 仓库名 + GitHub 链接
  • 简介(50字内)
  • Stars 数量
  • 是否为本周新增 / 经典更新
  • 所属方向

生成文件:embodied_ai_weekly_github_<YEAR>_w<WEEK>.md 和对应 .html


Phase 3 — 综合报告生成与发布

3.1 综合 Markdown 报告

读取 Phase 1 和 Phase 2 的 .md 文件,整合为一份综合报告,结构如下:

# 具身智能深度周报 <YEAR>-W<WEEK>
> 报告周期:<DATE_START> ~ <DATE_END>

## 📖 一周导读
- 快速导航(7方向跳转链接)
- 本周 Top 5 必读(论文 + 项目)
- 核心趋势卡片(5大趋势)
- 开放问题(4个待关注点)

## 📊 数据总览
- 论文方向分布表格
- GitHub 仓库统计表格
- 每日发表趋势

## 📄 ArXiv 论文精选
(7方向,每方向列出所有检索论文,精选论文配 ArXiv 原文 figure)

## 🐙 GitHub 开源项目
(新建仓库精选 + 经典仓库重点更新,配项目截图)

## 💡 核心洞察
(5大趋势分析 + 下周关注点)

生成文件:embodied_ai_weekly_report_<YEAR>_w<WEEK>.md

3.2 论文配图获取

报告需要配图来增强可读性。配图来源为 ArXiv 论文原文和 GitHub 项目页面,禁止使用 AI 生成图片。

图片获取策略:

  1. ArXiv 论文图片:使用 Playwright 或直接 HTTP 请求访问论文 HTML 版本,下载其中的 figure 图片

- HTML 版本 URL 模板:https://arxiv.org/html/<ARXIV_ID>v<VERSION>/ - 图片通常为 x1.png、x2.png 等命名 - 可直接用 HTTP 下载:https://arxiv.org/html/<ARXIV_ID>v<VERSION>/x1.png - 保存到工作区 images/ 目录

  1. GitHub 项目截图:使用 Playwright 对 GitHub 仓库页面进行截图

- 截取 README Banner 或项目首页区域 - 保存到 images/ 目录

  1. 论文项目页截图:部分论文有配套项目页(如 https://faceong.github.io/CoEnv/),可直接截图

图片嵌入位置:

  • 封面区(Hero):选择当周最重要/最热门的论文项目页截图
  • 精选论文卡片:每篇精选论文配 1-2 张 ArXiv 原文 figure
  • GitHub 热榜卡片:配 GitHub 仓库截图
  • 每张图片附带 <figcaption> 注明来源链接

批量下载脚本示例(Node.js + Playwright):

const { chromium } = require('playwright');
// 使用 Playwright 截图 GitHub 页面
// 使用 fetch/axios 下载 ArXiv 论文图片
// 保存到 images/ 目录

图片 CSS 样式(添加到 HTML 内联样式):

.paper-figure { margin: 14px 0; border-radius: 10px; overflow: hidden; border: 1px solid var(--border); }
.paper-figure img { width: 100%; display: block; max-height: 400px; object-fit: contain; background: #fff; }
.paper-figure figcaption { padding: 8px 14px; font-size: 11px; color: var(--text3); text-align: center; }
.hero-figure { margin: 30px auto; max-width: 900px; border-radius: 16px; overflow: hidden; box-shadow: 0 8px 40px rgba(99,102,241,.15); }
.hero-figure img { width: 100%; display: block; }
.github-figure { margin: 12px 0; border-radius: 8px; overflow: hidden; border: 1px solid var(--border); }
.github-figure img { width: 100%; display: block; max-height: 320px; object-fit: cover; }

3.3 综合 HTML 可视化报告

HTML 报告的视觉风格参考 references/html_template_guide.md。

必须包含的模块:

  1. Header Hero 区:渐变标题 + 报告日期 + Executive Summary + 封面图
  2. Stats Cards 数据卡片:论文数、GitHub 仓库数、方向数等
  3. ArXiv 分布条形图:使用 Chart.js 或纯 CSS 条形图展示7方向论文分布
  4. 论文卡片区:Top 3-5 精选论文深度解读 + 每篇配图 + 完整论文表格(可折叠)
  5. GitHub 热榜:Top 3 仓库卡片 + 仓库截图 + 全方向仓库矩阵
  6. 核心洞察区:5大趋势 + 下周关注

技术规范:

  • 自包含(不依赖外部 CSS 框架,内联所有样式)
  • 暗色主题(背景 #0B0E14,强调色 indigo/cyan/neon)
  • 使用 Chart.js CDN:https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js
  • 支持滚动动画(IntersectionObserver)
  • 响应式布局(移动端适配)

生成文件:embodied_ai_weekly_report_<YEAR>_w<WEEK>.html

3.4 推送到 GitHub Pages

目标仓库结构:

<github-repo>/
├── <YEAR>-W<WEEK>/
│   ├── index.html     ← 综合 HTML 报告
│   └── report.md      ← Markdown 全文
├── archive/
│   └── index.html     ← 归档索引(需更新)
└── latest/
    └── index.html     ← 最新周报入口(需更新为重定向)

推送流程:

# 1. 克隆仓库(优先 SSH,避免 HTTPS 网络问题)
git clone git@github.com:<USER>/<REPO>.git <LOCAL_PATH> --depth 1

# 2. 创建当周文件夹
mkdir <LOCAL_PATH>/<YEAR>-W<WEEK>

# 3. 复制文件
cp <REPORT>.html <LOCAL_PATH>/<YEAR>-W<WEEK>/index.html
cp <REPORT>.md   <LOCAL_PATH>/<YEAR>-W<WEEK>/report.md

# 4. 更新 latest/index.html(改为 meta refresh 重定向到新周)
# 5. 更新 archive/index.html(在列表顶部插入新周条目)

# 6. 提交推送
git add -A
git commit -m "feat: add W<WEEK> report (<DATE_START> ~ <DATE_END>)"
git push origin main
⚠️ HTTPS 推送若超时,改用 SSH (git@github.com:...)

latest/index.html 模板(重定向):

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta http-equiv="refresh" content="0; url=./<YEAR>-W<WEEK>/index.html">
  <title>重定向...</title>
</head>
<body><p><a href="./<YEAR>-W<WEEK>/index.html">点击跳转</a></p></body>
</html>

archive/index.html 新增条目模板:

<div class="archive-item">
  <span class="archive-date">📅 <YEAR>-W<WEEK> · <DATE_START> ~ <DATE_END></span>
  <a href="../<YEAR>-W<WEEK>/index.html" class="archive-link">查看详情 →</a>
</div>

输出文件清单

文件内容位置
images/论文配图与项目截图目录工作区根目录
embodied_ai_weekly_arxiv_<Y>_w<W>.mdArXiv 论文整理工作区根目录
embodied_ai_weekly_arxiv_<Y>_w<W>.htmlArXiv 报告网页版工作区根目录
embodied_ai_weekly_github_<Y>_w<W>.mdGitHub 项目整理工作区根目录
embodied_ai_weekly_github_<Y>_w<W>.htmlGitHub 报告网页版工作区根目录
embodied_ai_weekly_report_<Y>_w<W>.md综合 Markdown 报告工作区根目录
embodied_ai_weekly_report_<Y>_w<W>.html综合可视化 HTML 报告工作区根目录

用户配置信息

在开始前,需确认以下信息(若未提供则询问用户):

参数说明示例
报告周期起止日期2026-03-26 ~ 2026-04-02
周编号ISO 周数W13
GitHub 仓库发布目标仓库Jessy-Huang/embodied-ai-weekly
推送方式SSH 或 HTTPSSSH(推荐)
工作区路径报告文件保存路径当前 WorkBuddy 工作区

平台分布

OpenClaw

82.89%
按下载量换算879

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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