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Agent Skill · 研究检索

emergence-paper-orchestra(出现纸乐团)

emergence-paper-orchestra 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。

emergence-paper-orchestra 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 28,589。

总安装 3,189周安装 129GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,001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:emergence-paper-orchestra(出现纸乐团)
来源仓库:https://github.com/symbolscience/emergence-paper-orchestra
安装命令:
openclaw skills install emergence-paper-orchestra
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 emergence-paper-orchestra

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。

基于 PaperOrchestra 方法的高严谨学术写作框架。支持多主体协作与严格论证流程管理。适用于科研论文撰写或系统性分析报告生成。建议查阅原始文档以了解协作规则与接口规范。emergence-paper-orchestra 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 emergence-paper-orchestra;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

    它需要需要联网,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

emergence-paper-orchestra 怎么安装?

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

emergence-paper-orchestra 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。

emergence-paper-orchestra 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

emergence-paper-orchestra 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。

emergence-paper-orchestra 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,189 次,近一周安装 129 次,下载 1,001 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。

emergence-paper-orchestra 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。

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
emergence-paper-orchestra

出现纸乐团 · 本页

3,189—需要联网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
emergence-paper-orchestra
title
Emergence PaperOrchestra
description
High-rigor, multi-agent scholarly writing framework based on the PaperOrchestra methodology.
version
1.0.0

Emergence PaperOrchestra Skill

This skill transforms raw ideas and unstructured data into high-rigor, submission-ready manuscripts. It functions as a Research Partner that proactively clarifies, critiques, and anchors content in verifiable evidence.

1. Core Workflow (Modular)

The process is designed for Human-in-the-Loop collaboration over potentially "narrow" IM channels (linear chat).

Phase 0: The Interactive Interview (Scaffolding)

The agent initiates an Interview Mode to capture tacit knowledge. Every user response is used to auto-update idea.md.

  • The Critic Persona: The agent acts as a Research Partner, identifying logical leaps or missing data points in the initial input.

Phase 1: Institutional Planning (Outline Agent)

Synthesize all inputs into a JSON Master Plan (stored in metadata.json).

Phase 2: Literature Strategy (Search Agent)

  • Macro Search: Foundational context.
  • Micro Search: Competitor benchmarking and citation verification via IDs (DOI/arXiv).

Phase 3: Modular Drafting (Writing Agent)

Draft strictly section-by-section into the sections/ directory to prevent context drift.

Phase 4: Peer Refinement (Refinement Agent)

Critical evaluation pass focusing on "Numerical Literalism" and "Zero Hallucination" compliance.


2. Agent Roles

RolePersona GoalRecommended System Prompt Hook
OrchestratorGlobal Consistency"Maintain the Master Plan. Ensure Section 4 answers the hypothesis in Section 1."
Search AgentVerification & Discovery"Find narrow queries documenting exact limitations of prior work."
Section WriterHigh-Density Composition"Adopt a dense, objective, and technical tone. No flourishes."
ReviewerCritical Evaluation"Act as a harsh conference reviewer. Identify every unsupported claim."
PartnerCritique & Refine"Challenge the user's premises. If an idea is vague, ask for data-backed specifics."

3. Best Practices

  • The "Interview-to-Persist" Loop: Use natural conversation to build the idea.md ground truth.
  • Scaffold Folders: Use the provided scaffold.sh to initialize the environment:

- idea.md: Methodology and user-provided context. - metadata.json: Master Plan & verified Citation bank. - content.md: The assembled final output.

  • Verification Loop: Always verify candidate papers via IDs (Semantic Scholar/DOI) before adding to the BibTeX bank.

4. Attribution & Citation

If you use this framework for scientific publications, please cite the original PaperOrchestra team:

@misc{song2026paperorchestramultiagentframeworkautomated,
      title={PaperOrchestra: A Multi-Agent Framework for Automated AI Research Paper Writing}, 
      author={Yiwen Song and Yale Song and Tomas Pfister and Jinsung Yoon},
      year={2026},
      eprint={2604.05018},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI},
      url={https://arxiv.org/abs/2604.05018}, 
}

平台分布

OpenClaw

87.01%
按下载量换算871

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。

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