info-research-report（信息研究报告） Skills下载安装命令和教程

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：info-research-report（信息研究报告）
来源仓库：https://github.com/zaferliu/info-research-report
安装命令：
openclaw skills install info-research-report
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 info-research-report

简介

信息调研报告自动化工作流。一键完成：多源搜索 → 深度挖掘 → 政府风格 DOCX 报告生成 → 邮件发送。

SKILL.md

name: info-research-report
description: 信息调研报告自动化工作流。一键完成：多源搜索 → 深度挖掘 → 政府风格 DOCX 报告生成 → 邮件发送。
metadata
openclaw
command-dispatch: tool
command-tool: exec
requirements
python_packages
external_tools
environment_variables
permissions
warnings

信息调研报告自动化（政府标准版）

本 skill 用于自动生成"政府 / 机关单位风格"的调研报告：

封面（研究报告 + 主题 + 编制单位 + 编制时间）
报告说明 / 元信息
一、研究背景和目的
二、研究方法
三、主要发现和结论（Executive Summary）
四、详细来源分析（Source Details）
五、参考资料（All Search Results）

并自动将生成的 DOCX 报告通过邮件发送给指定收件人。

工作流程

步骤1：使用浏览器搜索

推荐方案：使用 mcporter 调用 browseros

# 1. 打开搜索页面
mcporter call browseros.new_page url="https://duckduckgo.com/html/?q=你的主题"

# 2. 获取页面内容
mcporter call browseros.get_page_content -- page=1

步骤2：提取搜索结果

从页面内容中解析搜索结果，保存为 results.json：

[
  {
    "title": "结果标题",
    "url": "https://example.com/xxx",
    "content": "（可选）网页完整正文，用于生成更详细的摘要"
  }
]

步骤3：生成报告并发送邮件

python run.py "主题" "邮箱" "results.json" [--no-fetch]

--no-fetch：跳过网页内容抓取，使用更快但摘要较简略

一键命令格式（需要先有 results.json）

python "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\
un.py" "主题" "邮箱" "results.json"

若未提供 results.json 或文件不存在，脚本会使用一条预设提示数据，生成"示例报告"。

支持的参数

主题（必须）

- 研究报告的主题关键词（例如："人工智能发展趋势"）

邮箱（必须）

- 接收报告的邮箱地址

results.json（可选）

- 搜索结果文件路径，推荐命名为 results.json - 若省略或文件不存在，将使用预置提示数据生成示例报告

报告输出结构（DOCX）

生成的 DOCX 报告为"政府/机关调研报告风格"，主要包含以下部分：

封面

- 标题：研究报告 - 副标题：-- 主题 - 编制单位：可在代码中修改为实际部门名称 - 编制时间：自动填入当前日期

报告说明 / Report Information

- 报告主题 / Topic - 报告生成时间 / Generated - 信息来源数量 / Total Sources - 免责声明：如"本报告基于公开网络信息自动生成，仅供内部参考使用，不代表正式立场。"

一、研究背景和目的

- 描述调研的背景、目的和使用范围（有模板文案，可按需修改）

二、研究方法

- 说明使用 OpenClaw + browser 工具进行自动化检索 - 描述信息筛选、整理与分析的方法

三、主要发现和结论（Executive Summary）

- 对"主题"的主要结论进行概括性说明 - 自动列出前若干个代表性信息点（基于前几条搜索结果标题） - 提示"需结合正文进一步研判"

四、详细来源分析（Source Details）

- 对每条搜索结果输出一个小节，格式示例： - （1）标题 - 来源 / Source：URL - 摘要 / Summary：snippet（如有） - 便于阅读者逐条查看来源信息

五、参考资料（All Search Results）

- 列出所有搜索结果的标题与 URL，作为参考文献列表 - 格式： - • 标题 URL：...

报告输出示例（结构示意）

研究报告
-- 人工智能发展趋势
编制单位：某某研究部门 / Research Department
编制时间：2026年04月03日

（分页）

报告说明 / Report Information
报告主题 / Topic：人工智能发展趋势
报告生成时间 / Generated：2026-04-03 11:34:00
信息来源数量 / Total Sources：5
说明：本报告基于公开网络信息自动生成，仅供内部参考使用，不代表正式立场。
------------------------------------------------------------

一、研究背景和目的
为系统掌握"人工智能发展趋势"相关情况，本报告通过自动化工具收集和整理了互联网上的公开信息……

------------------------------------------------------------

二、研究方法
1. 通过 OpenClaw browser 自动化工具，在 DuckDuckGo 等搜索引擎中检索"人工智能发展趋势"相关信息；
2. 对检索结果中较为权威、信息量较大的来源进行筛选……

------------------------------------------------------------

三、主要发现和结论（Executive Summary）
综合各类公开信息，围绕"人工智能发展趋势"，本报告整理了以下若干主要结论和要点：

（示例）
（1）AI 行业整体保持高速发展，相关应用场景持续扩大……
（2）多国政府陆续发布人工智能发展规划与监管政策……
（3）大模型技术成为当前热点方向……

（以上要点根据来源标题和摘要自动提取，实际使用时建议结合正文内容进一步研判。）

------------------------------------------------------------

四、详细来源分析（Source Details）

（1）某权威机构发布的人工智能发展白皮书
来源 / Source：https://example.com/ai-whitepaper
摘要 / Summary：该白皮书系统分析了当前 AI 发展现状……

（2）某主流媒体关于人工智能监管政策的报道
来源 / Source：https://example.com/ai-policy
摘要 / Summary：文章梳理了近期多国出台的 AI 监管政策……

……

------------------------------------------------------------

五、参考资料（All Search Results）
• 某权威机构发布的人工智能发展白皮书
  URL：https://example.com/ai-whitepaper
• 某主流媒体关于人工智能监管政策的报道
  URL：https://example.com/ai-policy
• ……

依赖与环境要求

Python 包

python-docx - 生成 DOCX 报告
requests - 调用 LLM API（可选）
标准库：os, sys, json, subprocess, datetime, re 等

环境变量（可选）

MINIMAX_API_KEY - MiniMax API Key（用于生成摘要）
OPENAI_API_KEY - OpenAI API Key（备用）
OPENCLAW_SKILLS_DIR - 技能根目录（默认：C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills）

⚠️ 配置方法： 1. 复制 .env.template 为 .env 2. 填入你的 API Key 3. 运行脚本时会自动加载

快速配置命令

# 复制模板
copy "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\.env.template" "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\.env"

# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key
notepad "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\.env"

外部工具

mcporter + browseros MCP - 网页内容抓取
email-mail-master - 邮件发送（需要邮箱配置）

安装依赖

pip install python-docx requests

Browser 工具集成说明

本 skill 默认假设：

搜索阶段由 OpenClaw 的 browser 工具完成：

- browser action=navigate ... - browser action=snapshot

解析阶段可在上游 skill 或外部脚本中完成，将结果写入 results.json
本 skill 专注于：

- 使用已有的 results.json 生成"政府风格" DOCX 报告 - 将报告通过 email skill（email-mail-master）发送至指定邮箱

如果 browser 工具不可用，也可以手工构造 results.json，直接调用 run.py 生成报告。

邮件发送

本 skill 调用 email-mail-master skill 的 mail.py 脚本发送邮件。

⚠️ 路径说明：默认使用环境变量 OPENCLAW_SKILLS_DIR 指定的技能目录查找邮件脚本。请确保： - 环境变量 OPENCLAW_SKILLS_DIR 已正确配置 - email-mail-master skill 已安装 - 邮件服务（QQ/163/阿里云）已配置完成

邮件内容包含：

主题：研究报告 / Research Report: 主题
正文简要说明：

- 主题 / Topic - 来源数量 / Sources - 提示"附带自动生成的研究报告（DOCX），仅供内部参考使用"

附件：生成的 DOCX 报告文件

示例命令

# 前提：已通过 browser 工具完成搜索并生成 results.json
python "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\
un.py" "人工智能发展趋势" "2507541738@qq.com" "results.json"

运行后效果：

当前目录生成：Report_人工智能发展趋势_YYYYMMDDHHMM.docx
收件邮箱收到一封带 DOCX 报告附件的邮件

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明，方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用；具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

86.57%

按下载量换算1,123

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

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。当前只有一个来源，正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

GitHub 仓库

github.com

/zaferliu/info-research-report

SKILL.md 来源

clawhub.ai

/zaferliu/info-research-report

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info-magnet（信息磁铁）

info-magnet 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。

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info-search-knowledge（信息搜索知识）

info-search-knowledge 用于查找、检索和筛选相关信息，适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。