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Agent Skill · 研究检索

kinema-concept-research(运动概念研究)

kinema-concept-research 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。

kinema-concept-research 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 19,528。

总安装 5,574周安装 237GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,953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
1.0.4

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:kinema-concept-research(运动概念研究)
来源仓库:https://github.com/leeshunee/kinema-concept-research
安装命令:
openclaw skills install kinema-concept-research
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 kinema-concept-research

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。

多语言关键词交叉验证概念实施状态和研究进展。kinema-concept-research 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。适用于技术调研、市场分析和创新项目可行性评估。支持多引擎搜索和多维度筛选,提高信息准确性。结果需人工复核,避免依赖未经验证的第三方来源。

建议设定明确关键词,提升检索效率和结果相关性。

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 kinema-concept-research;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

    它需要需要联网,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

kinema-concept-research 怎么安装?

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

kinema-concept-research 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。

kinema-concept-research 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

kinema-concept-research 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。

kinema-concept-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,574 次,近一周安装 237 次,下载 1,953 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。

kinema-concept-research 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

  • 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

  • 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
kinema-concept-research

运动概念研究 · 本页

5,574—需要联网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
kinema-concept-research
displayName
Kinema's Concept Re-Search
version
1.0.4
description
|
Trigger
User asks "has anyone done this", "check the status of xxx", "research xxx", etc.

Concept Research - Concept Status Research | 概念现状调研

Research whether a concept has been implemented and what it looks like. Search thoroughly and output a summary list.

调查一个概念是否已被实现、做成什么样子。彻底搜索,输出摘要清单。

Workflow | 工作流

Phase 1: Concept Clarification (Dialogue) | 阶段 1: 概念澄清(对话)

Through multi-turn dialogue clarify: | 通过多轮对话明确:

  • What user wants to do | 用户想做什么
  • Core functionality | 核心功能是什么
  • Target users | 目标用户是谁
  • Differentiation expectations | 差异化期望是什么

Output: One-sentence concept definition | 产出: 一句话概念定义

Phase 2: Keyword Breakdown | 阶段 2: 关键词拆解

Based on concept definition, break down into multiple keyword groups: | 基于概念定义,拆解为多组关键词:

  1. Core word variants - synonyms, near-synonyms, different expressions | 核心词变体 - 同义词、近义词、不同表述
  2. Tech stack words - involved technologies, frameworks, protocols | 技术栈词 - 涉及的技术、框架、协议
  3. Scenario words - use cases, problems to solve | 场景词 - 使用场景、解决的问题
  4. Combined words - core word + tech/scenario | 组合词 - 核心词 + 技术/场景

Generate Chinese and English versions for each group. | 每组生成中英文版本。

Phase 3: Broad Search | 阶段 3: 广度搜索

Search using searxng-search batch by batch: | 使用 searxng-search 逐批搜索:

  1. Search 1-2 pages for each keyword group | 每组关键词搜索 1-2 页结果
  2. Record all relevant links | 记录所有相关链接
  3. Preliminary relevance marking based on title/abstract | 根据标题/摘要初步标记相关性

Time filter (if search engine supports): | 时间过滤(如搜索引擎支持):

  • Five years ago, two years ago, one year ago, three months ago, recent three months | 五年之前、两年之前、一年之前、三个月之前、最近三个月

Phase 4: Deep Exploration | 阶段 4: 深度探索

From high-relevance results, select 3-5 for deep exploration: | 从高相关性结果中挑选 3-5 个进行深度探索:

  1. Web pages: Use web_fetch to grab content | Web 页面: 使用 web_fetch 抓取内容
  2. GitHub Repo: Clone locally, read README | GitHub Repo: 克隆到本地,阅读 README
  3. PDF/Papers: Download and read | PDF/论文: 下载阅读

Record exploration content: | 探索内容记录:

  • Core functionality | 核心功能
  • Technical implementation | 技术实现
  • Pros and cons | 优缺点
  • Similarities/differences with user concept | 与用户概念的异同

Phase 5: Output Report | 阶段 5: 输出报告

Generate summary list: | 生成摘要清单:

FieldDescription说明
LinkOriginal URL链接
OverviewWhat it is, what it does概述
Basic ApproachCore technical solution基本思路
SimilaritiesCommon points with user concept相同点
DifferencesDifferences from user concept不同点
AnalysisOpportunities, improvement space分析

Project Directory | 项目目录

All files saved in: projects/research-{uuid}/ | 所有文件保存在:projects/research-{uuid}/

projects/research-{uuid}/
├── concepts/
│   └── definition.md
├── keywords/
│   └── keywords.md
├── search/
│   ├── broad/
│   └── deep/
├── repos/
├── papers/
└── report.md

Search Tools | 搜索工具

Priority: searxng-search. If SearXNG not deployed, can use ddg-search. | 优先使用 searxng-search。如 SearXNG 未部署,可使用 ddg-search。


Related Documentation | 相关文档

  • searxng-search skill
  • skill-creator skill

平台分布

OpenClaw

72.58%
按下载量换算1,417

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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