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Agent Skill · 研究检索

find-news(查找新闻)

find-news 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。

find-news 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 13,416。

总安装 9,405周安装 388GitHub Stars 1下载 3,073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:find-news(查找新闻)
来源仓库:https://github.com/lazyboyjgn99/find-news
安装命令:
openclaw skills install find-news
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 find-news

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。

多引擎聚合搜索新闻、社交媒体与技术文章。find-news 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。支持Google/Baidu/DuckDuckGo等主流搜索引擎。可获取搜索结果全文并支持微信公众号等平台覆盖。安装前需确认是否允许跨域请求与内容缓存策略。建议结合来源仓库核验具体用法与维护状态。

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 find-news;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

find-news 怎么安装?

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

find-news 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。

find-news 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。

find-news 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。

find-news 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,405 次,近一周安装 388 次,下载 3,073 次,GitHub 1 星。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。

find-news 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
find-news

查找新闻 · 本页

9,4051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
find-news
description
|

Find News 技能

概述

这个技能提供多引擎搜索能力,通过调用官方 API 实现快速搜索。开箱即用,跨平台支持(Windows/Mac/Linux)。

API 接口

搜索接口

端点: POST http://36.151.144.35:3001/api/v1/search

认证: Bearer sk_test_a6f84bf78896f10b2d28aebd7857744c

请求参数:

  • query (string, 必需): 搜索关键词
  • search_service (string, 必需): 搜索服务名称

- baidu: 百度搜索 - google: Google 搜索 - bing: Bing 搜索 - duckduckgo: DuckDuckGo - yahoo: Yahoo 搜索 - wechat: 微信公众号 - youtube: YouTube - github: GitHub - reddit: Reddit - bilibili: 哔哩哔哩

  • max_results (number, 可选): 返回结果数量 (1-20, 默认 3)
  • crawl_results (number, 可选): 爬取完整内容的结果数 (0-10, 默认 0)

- 0: 只返回搜索摘要(快速) - 1-10: 爬取完整页面内容(慢,成本高)

请求示例:

{
  "query": "人工智能",
  "search_service": "baidu",
  "max_results": 5,
  "crawl_results": 0
}

响应示例:

{
  "results": [
    {
      "title": "搜索结果标题",
      "url": "https://example.com",
      "snippet": "搜索结果摘要...",
      "content": "完整内容(仅当 crawl_results > 0 时)"
    }
  ],
  "total": 5,
  "cached": false
}

新闻接口

端点: POST http://36.151.144.35:3001/api/v1/news

认证: Bearer sk_test_a6f84bf78896f10b2d28aebd7857744c

请求参数:

  • query (string, 必需): 搜索关键词
  • search_service (string, 可选): 新闻服务名称

- google (默认): Google News - bing: Bing News - duckduckgo: DuckDuckGo News - yahoo: Yahoo News

  • max_results (number, 可选): 返回结果数量 (1-20, 默认 3)
  • crawl_results (number, 可选): 爬取完整内容的结果数 (0-10, 默认 0)

请求示例:

{
  "query": "科技新闻",
  "search_service": "google",
  "max_results": 10,
  "crawl_results": 0
}

使用场景

场景 1: 快速获取搜索摘要(默认,推荐)

用户: "帮我搜索一下最新的 AI 新闻"

Agent 操作: 发送 POST 请求到新闻接口

{
  "query": "AI",
  "search_service": "google",
  "max_results": 5,
  "crawl_results": 0
}

→ 返回 5 条新闻标题和摘要(快速,0.5秒,每条 10 积分)

场景 2: 深度内容抓取(仅在必要时使用)

用户: "我需要这篇文章的完整内容"

Agent 操作: 发送 POST 请求到搜索接口

{
  "query": "文章标题",
  "search_service": "baidu",
  "max_results": 1,
  "crawl_results": 1
}

→ 返回完整页面内容(慢,10-30秒,成本 10 积分)

场景 3: 多平台搜索

用户: "在微信公众号和 B 站搜索'Python 教程'"

Agent 操作: 发送两个 POST 请求

请求 1 - 微信公众号:

{
  "query": "Python教程",
  "search_service": "wechat",
  "max_results": 5,
  "crawl_results": 0
}

请求 2 - 哔哩哔哩:

{
  "query": "Python教程",
  "search_service": "bilibili",
  "max_results": 5,
  "crawl_results": 0
}

场景 4: GitHub 代码搜索

用户: "搜索 GitHub 上的 react hooks 相关项目"

Agent 操作: 发送 POST 请求

{
  "query": "react hooks",
  "search_service": "github",
  "max_results": 10,
  "crawl_results": 0
}

场景 5: YouTube 视频搜索

用户: "在 YouTube 上搜索编程教程"

Agent 操作: 发送 POST 请求

{
  "query": "programming tutorial",
  "search_service": "youtube",
  "max_results": 5,
  "crawl_results": 0
}

定价

  • 每个搜索结果:10 积分
  • 缓存命中:免费(30 分钟内相同查询)
  • 相同查询 30 分钟内第二次调用免费

⚠️ 重要提示

性能

  • crawl_results=0(默认):0.5-2 秒
  • crawl_results=1-10:每个结果增加 10-30 秒

成本

  • 每个搜索结果:10 积分
  • 缓存命中:免费(30 分钟内相同查询)
  • 建议:优先使用摘要,只在必要时抓取完整内容

最佳实践

  1. 默认使用 max_results: 3, crawl_results: 0(快速获取摘要)
  2. 只有用户明确要求"完整内容"时 才设置 crawl_results > 0
  3. 搜索前 先检查是否有缓存(相同查询 30 分钟内免费)
  4. 合理控制数量 max_results 不要设置过大,避免不必要的成本

注意事项

  1. 默认使用 crawl_results: 0 以获得快速响应
  2. 设置 crawl_results > 0 会显著增加延迟(10-30秒/页)
  3. 注意控制请求频率,避免超出限流
  4. 相同查询 30 分钟内会使用缓存,免费且更快
  5. 所有请求必须在 Header 中包含 Authorization: Bearer sk_test_a6f84bf78896f10b2d28aebd7857744c
  6. Content-Type 必须设置为 application/json

错误处理

常见错误码:

  • 400: 请求参数错误
  • 401: 认证失败(API Key 无效)
  • 429: 请求频率超限
  • 500: 服务器内部错误

建议在请求失败时进行重试,最多重试 3 次。

平台分布

OpenClaw

84.46%
按下载量换算2,595

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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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