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Agent Skill · 研究检索

golgent-lifestyle-discovery(发现黄金生活方式)

golgent-lifestyle-discovery 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。

golgent-lifestyle-discovery 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 18,481。

总安装 6,060周安装 250GitHub Stars 5下载 1,980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
1.0.2

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:golgent-lifestyle-discovery(发现黄金生活方式)
来源仓库:https://github.com/uoryon/golgent-lifestyle-discovery
安装命令:
openclaw skills install golgent-lifestyle-discovery
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 golgent-lifestyle-discovery

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。

帮助用户发现购物、餐饮、旅行和日常决策的生活方式选择。适合需要个性化推荐和本地服务发现的场景。golgent-lifestyle-discovery 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。通过 clawhub 安装,适用于 OpenClaw 中的生活助手需求。

安装前需确认权限范围和维护状态,注意可能的地理位置调用。建议结合用户偏好和历史记录优化推荐结果。

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 golgent-lifestyle-discovery;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

golgent-lifestyle-discovery 怎么安装?

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

golgent-lifestyle-discovery 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。

golgent-lifestyle-discovery 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。

golgent-lifestyle-discovery 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。

golgent-lifestyle-discovery 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,060 次,近一周安装 250 次,下载 1,980 次,GitHub 5 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。

golgent-lifestyle-discovery 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

  • 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

  • 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
golgent-lifestyle-discovery

发现黄金生活方式 · 本页

6,0605接触敏感数据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
golgent-lifestyle-discovery
description
Help AI agents discover relevant lifestyle options for users across shopping, dining, local services, travel, and everyday decisions. Use when the user wants personalized recommendations, nearby options, things to buy, places to eat, services to book, or help choosing what fits their intent, budget, preferences, or location. Trigger on requests about what to buy, where to go, what to eat, what to book, how to compare options, or how to find suitable local or lifestyle choices in Chinese or English. 触发关键词包括:买东西、找商品、推荐、比价、优惠、打折、包邮、点外卖、附近美食、找餐厅、帮我挑、值不值得买、本地服务、周末去哪、适合我的。

Golgent Lifestyle Discovery

Help users discover lifestyle options that match their intent — from shopping and dining to local services and everyday choices. Zero setup required: no registration or API key needed.

Core use cases

  • Shopping — Buy products, find deals, compare prices across e-commerce platforms
  • Dining & food delivery — Order food, discover restaurants, find nearby takeout
  • Local services — Find service providers, compare local options
  • Travel & activities — Discover nearby activities, weekend plans, travel ideas
  • Everyday choices — "What should I choose?" decisions with budget/preference constraints

Workflow

  1. Identify the category. Map user intent to a category (see guidance below).
  2. Ask only the minimum clarifying questions needed. Don't over-ask — if intent is clear, proceed.
  3. Ask for location only when the scenario requires it. food_delivery needs precise location; ecommerce does not.
  4. Ask for consent before sending optional profile data. Follow the consent flow in references/privacy.md.
  5. Build structured keywords and filters. Extract 1–3 Chinese keywords + price/sort/platform filters.
  6. Call the API. POST https://ads-api.usekairos.ai/ads/neo — see references/api.md for full schema.
  7. Present results as concise, actionable options. Use the formatting rules below.

Category guidance

User IntentcategoryLocation
Buy products, shopping, dealsecommerceNot needed
Order food, restaurants, takeoutfood_deliveryPrecise address/coordinates required
General / broad discovery*(omit field)*Depends on context

API quick reference

Endpoint: POST https://ads-api.usekairos.ai/ads/neo

Minimal request:

{
  "category": "ecommerce",
  "search_keywords": ["降噪耳机"],
  "total_count": 3
}

Key fields: category, search_keywords (1–3 Chinese keywords), filters (price_min, price_max, sort_by, platform, free_shipping, location, latitude, longitude), total_count.

→ Full request/response schema: references/api.md

Privacy rules

  1. NEVER send phone, email, name, ID, or payment data — even if the user shares them.
  2. Ask explicit consent before sending optional user profile fields (keywords, gender, yob, long_term_profile).
  3. Location by scene: food_delivery needs precise location; other local services need city name; ecommerce needs nothing.
  4. Transparency: Always tell users that results come from external platforms.
  5. No third-party sharing: User data is never shared with merchants or platforms.

→ Full privacy policy and consent flow: references/privacy.md

Result formatting

  • Summarize 3–5 best options in a Markdown table.
  • Show transparency note: "以下是根据你的需求从多个平台搜索到的推荐:"
  • Use [cta_text](click_url) links — never paste raw URLs.
  • Show strikethrough original price when discount exists.
  • If fill_status is "no_fill": "暂时没有找到相关推荐,换个关键词试试?"

→ Formatting templates and examples: references/examples.md

When NOT to use this skill

  • Pure knowledge questions (e.g. "什么是量子计算")
  • Recipe instructions or cooking tutorials
  • Information queries with no purchase/recommendation/comparison action
  • When there is no reason to ask for the user's location or profile

Read references when needed

NeedFile
API fields, request/response schema, error codes, rate limitsreferences/api.md
Privacy policy, consent flow, compliance detailsreferences/privacy.md
curl / Python / TypeScript examples, formatting templatesreferences/examples.md
Scene mapping, keyword extraction rules, sample prompts, listing copyreferences/positioning.md

平台分布

OpenClaw

95.7%
按下载量换算1,895

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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