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Agent Skill · 研究检索

hawk-bridge-v2(鹰桥 v2)

hawk-bridge-v2 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。

hawk-bridge-v2 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 33,756。

总安装 2,305周安装 98GitHub Stars 公开资料未说明下载 808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
1.2.0

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:hawk-bridge-v2(鹰桥 v2)
来源仓库:https://github.com/relunctance/hawk-bridge-v2
安装命令:
openclaw skills install hawk-bridge-v2
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 hawk-bridge-v2

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。

通过从用户、产品、项目和技术角度进行分析,自动化项目检查和迭代,不断提高代码质量和交付。

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 hawk-bridge-v2;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

hawk-bridge-v2 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install hawk-bridge-v2。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

hawk-bridge-v2 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。

hawk-bridge-v2 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。

hawk-bridge-v2 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。

hawk-bridge-v2 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,305 次,近一周安装 98 次,下载 808 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。

hawk-bridge-v2 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
hawk-bridge-v2

鹰桥 v2 · 本页

2,305—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

Auto-Evolve v4.4 (build 57fe0d7)

Four-perspective automated inspection and iteration manager.

Make your projects continuously better — automatically.

Core Philosophy

auto-evolve is not just a code scanner — it's a巡检伙伴 that thinks like a human.

On each scan, auto-evolve simulates receiving a Feishu message:

"What else can this project improve? Any shortcomings?"

It then examines the project from four perspectives, forming real opinions — not mechanically listing issues.


Scan Workflow (v4.0)

auto-evolve scan
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 1: project-standard project type detection      │
│  Detects: Skill / CLI / Python Library / Web / ...  │
│  Determines perspective weights + inspection focus     │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 2: Four-perspective inspection               │
│                                                      │
│  👤 USER    → user/user-perspective.md (criteria) │
│  📦 PRODUCT → product-requirements.md (criteria)  │
│  🏗 PROJECT → project-inspection.md (criteria)     │
│  ⚙️ TECH   → code-standards.md (criteria)       │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 3: project-standard reference docs            │
│  Used as evaluation criteria, output grouped report  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 4: Execute / Notify / Record to learnings    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Relationship with project-standard

ComponentRole
project-standardDefines taxonomy + four-perspective framework + reference docs (judging criteria)
auto-evolveLoads standards, runs inspection, records learnings, executes improvements

Four-Perspective Framework

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│              auto-evolve Inspection Framework v4.0    │
├──────────────┬──────────────────┬───────────────────┤
│   User      │     Product      │     Project       │    Tech        │
│  "Usable?"  │ "Delivered?"    │   "Healthy?"     │  "Clean?"      │
├──────────────┼──────────────────┼───────────────────┼──────────────────┤
│ CLI design  │ Feature complete │ Learnings closed  │ Code quality   │
│ Learning    │ Promise kept     │ Scan history     │ Architecture  │
│ Errors      │ Pain resolved   │ Config rational  │ Test coverage  │
│ Fault tol.  │ Docs match code │ Dependency health│ Performance   │
└──────────────┴──────────────────┴───────────────────┴──────────────────┘

Four Perspectives Detail

👤 User Perspective

Core question: Is it pleasant to use?

AskFinds
CLI designNon-intuitive flags, missing defaults
Learning curveHow long for a newcomer?
Error messagesMachine-speak vs human-speak
Fault toleranceWhat on partial failure?
WorkflowSteps per operation?

📦 Product Perspective

Core question: Does it deliver what it promises?

AskFinds
README promisesFeatures claimed but not built
Pain points❌-marked issues still broken
Feature completenessHalf-baked features
Docs consistencyDocs ≠ code

🏗 Project Perspective

Core question: Is it managed well?

AskFinds
Learnings loopPrevious findings tracked?
Scan rhythmRegular schedule?
Config rationalityOver/under-configured?
Dependency healthOutdated deps? Known CVEs?

⚙️ Tech Perspective

Core question: Is the code healthy?

AskFinds
Code qualityDuplicates, long functions
ArchitectureModule coupling
Test coverageCore logic tested?
Performance/securityBottlenecks, vulnerabilities

Note: Tech is the lowest priority — it's important but should not overshadow product truth.


Scan Output Format

🔍 auto-evolve Inspection Report — soul-force
Generated: 2026-04-05 22:30

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
👤 User Perspective ★★★★★
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  1. 🚨 Impact 0.7
     review command lacks --dry-run, users think it's safe but it writes files
     → Suggestion: Add --dry-run support to review

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📦 Product Perspective ★★★★
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  1. 🚨 Impact 0.8
     README promises "LLM fallback" but code has no fallback
     API failure = tool failure
     → Suggestion: Implement keyword-based rule engine as fallback

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⚙️ Tech Perspective ★★
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  [opt] 🟡 duplicate_code: SoulForgeConfig init repeated 15 times

Commands

scan

# Scan all configured repos
python3 auto-evolve.py scan

# Single repo scan
python3 auto-evolve.py scan --repo /path/to/repo

# Preview mode (no execution)
python3 auto-evolve.py scan --dry-run

# With specific persona memory
python3 auto-evolve.py scan --recall-persona master

confirm / reject / approve

python3 auto-evolve.py confirm
python3 auto-evolve.py reject 2 --reason "too risky"
python3 auto-evolve.py approve 1,3

repo-add / repo-list

python3 auto-evolve.py repo-add ~/.openclaw/workspace/skills/hawk-bridge --type skill
python3 auto-evolve.py repo-list

schedule

python3 auto-evolve.py schedule --every 168
python3 auto-evolve.py schedule --suggest

learnings

python3 auto-evolve.py learnings
python3 auto-evolve.py learnings --type rejections
python3 auto-evolve.py learnings --summary   # v4.3: summary view

trends (v4.3)

python3 auto-evolve.py trends --repo soul-force  # Scan trend for a project
python3 auto-evolve.py trends --all              # All projects

Configuration

~/.auto-evolverc.json

{
  "mode": "semi-auto",
  "full_auto_rules": {
    "execute_low_risk": true,
    "execute_medium_risk": false,
    "execute_high_risk": false
  },
  "schedule_interval_hours": 168,
  "repositories": [
    {
      "path": "/path/to/repo",
      "type": "skill",
      "visibility": "public",
      "auto_monitor": true
    }
  ]
}

LLM Integration

auto-evolve uses OpenClaw-configured LLM (no separate API key needed).

Priority: OPENAI_API_KEY / MINIMAX_API_KEY env vars, or openclaw config get llm.


Iteration Storage

.auto-evolve/
  .iterations/
    {id}/
      manifest.json        -- metadata + findings
      plan.md             -- execution plan
      pending-review.json -- items pending review
      report.md           -- execution report
      metrics.json        -- iteration metrics
  .learnings/
    approvals.json       -- approved changes
    rejections.json      -- rejected changes + reasons

平台分布

OpenClaw

82.6%
按下载量换算667

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。

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