Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

gemini-deep-research-notion(Gemini deep 研究 Notion)

用于处理 Notion 页面、数据库、工作区内容和结构化记录。它适合让 Agent 查询知识库、整理页面内容、创建记录或把外部信息同步到 Notion。使用时需要确认集成是否已被授权到目标页面或数据库,并区分读取、追加和覆盖更新;涉及批量写入或修改数据库属性时,应先核对字段名称、属性类型和目标页面。

gemini-deep-research-notion 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 73,674 个 Skill 里排第 16,621。

总安装 7,078周安装 292GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,313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:gemini-deep-research-notion(Gemini deep 研究 Notion)
来源仓库:https://github.com/palmpalm7/gemini-deep-research-notion
安装命令:
openclaw skills install gemini-deep-research-notion
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 gemini-deep-research-notion

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。

gemini-deep-research-notion 触发深度研究并将结果同步至 Notion 数据库。适合知识管理与团队协作场景,实现研究内容与工作流的集成。安装前需授权 Notion 集成,并指定目标页面或数据库字段。涉及批量写入时应核对字段类型,防止数据格式不匹配导致失败。

适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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 gemini-deep-research-notion;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

gemini-deep-research-notion 怎么安装?

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

gemini-deep-research-notion 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。

gemini-deep-research-notion 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。

gemini-deep-research-notion 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。

gemini-deep-research-notion 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,078 次,近一周安装 292 次,下载 2,313 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。

gemini-deep-research-notion 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
gemini-deep-research-notion

Gemini deep 研究 Notion · 本页

7,078—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
gemini-deep-research
description
Trigger Gemini Deep Research via browser and save results to Notion. Use when the user asks to "deep research" a topic, says "gemini deep research", or wants an in-depth research report. Execute ALL steps in the main session (browser tool requires main session access).

Gemini Deep Research → Notion

Execution Mode

Run ALL steps in the MAIN SESSION. Do NOT spawn a subagent.

The browser tool (OpenClaw managed profile) is only available in the main session. Subagents cannot access the browser, so all browser automation must happen here.

Reply first: "🔬 Deep Research starting for: [topic]. This takes ~25 min. I'll update you when done."

Then execute all phases below sequentially.


Instructions

Complete ALL steps below in the main session.

Phase 1: Trigger Deep Research

  1. browser action=open profile=openclaw targetUrl="https://gemini.google.com/app"
  2. Snapshot, find the text input, type the research query. Always prepend "请用中文回答。" to the query so the research output is in Chinese.
  3. Click "工具" (Tools) button (has page_info icon) → click "Deep Research" in the menu
  4. Click Send to submit the query
  5. Wait for research plan to appear (~10s), then click "Start research" / "开始研究" button

- If snapshot-click doesn't work, use JS: (() => { var btn = Array.from(document.querySelectorAll('button')).find(b => /Start research|开始研究/.test(b.textContent.trim())); if (btn) { btn.click(); return 'clicked'; } return 'not found'; })()

  1. Verify research started: button should be disabled, status shows "Researching X websites..." or "正在研究..."
  2. Save the conversation URL from the browser

Phase 2: Wait for Completion

  1. Run exec("sleep 1200") (20 minutes) + process(poll, timeout=1200000)
  2. After waking, check status via JS: (() => { var el = document.querySelectorAll('message-content')[1]; return el ? el.innerText.substring(0, 200) : 'NOT_FOUND'; })()
  3. Look for completion signals: "I've completed your research" or "已完成"
  4. If still running, sleep another 600s and check again (max 2 retries)
  5. If failed/stuck after retries, announce the failure and exit

Phase 3: Extract Report

  1. Count message-content elements: document.querySelectorAll('message-content').length
  2. The research report is in the LAST message-content element (usually index 2)
  3. Get total length: document.querySelectorAll('message-content')[2]?.innerText?.length
  4. Extract in 8000-char chunks using substring: document.querySelectorAll('message-content')[N]?.innerText?.substring(START, END)
  5. Concatenate all chunks into the full report text
  6. Save to a temp file: write full report to /tmp/deep_research_<timestamp>.md

Phase 4: Export to Notion

Parent page ID: 31a4cfb5-c92b-809f-9d8a-dd451718a017 (Deep Research Database)

  1. Read the Notion API key: cat ~/.config/notion/api_key
  2. Parse the report into Notion blocks:

- Lines starting with # → heading_2/heading_3 blocks - Bullet points → bulleted_list_item blocks - Regular text → paragraph blocks - Add a callout at top: "🔬 Generated by Gemini Deep Research on YYYY-MM-DD" - Split rich_text at 2000 chars

  1. Create the page via Notion API:
   curl -s -X POST "https://api.notion.com/v1/pages" \
     -H "Authorization: Bearer $NOTION_KEY" \
     -H "Notion-Version: 2025-09-03" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"parent":{"page_id":"31a4cfb5-c92b-809f-9d8a-dd451718a017"},"icon":{"type":"emoji","emoji":"🔬"},"properties":{"title":{"title":[{"text":{"content":"TOPIC"}}]}},"children":[BLOCKS]}'
  1. If >100 blocks, append remaining via PATCH to /v1/blocks/{page_id}/children
  2. Rate limit: wait 0.5s between batch requests

Phase 5: Announce

Report back with:

  • Research topic
  • Brief summary (2-3 key findings)
  • Notion page URL: https://www.notion.so/<page_id_without_dashes>

Notes

  • Always use profile="openclaw" for browser
  • Deep Research is under "工具" (Tools) menu, NOT the model selector
  • If Gemini needs login, announce failure — user must log in manually
  • The full pipeline should complete in ~25-30 min total

平台分布

OpenClaw

82.31%
按下载量换算1,904

安全审计

VirusTotal

通过

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。

继续浏览同类 Skills