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Agent Skill · 研究检索

lobster-rank(龙虾排名)

lobster-rank 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。

lobster-rank 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 73,674 个 Skill 里排第 22,159。

总安装 4,633周安装 197GitHub Stars 1下载 1,623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
3.0.2

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:lobster-rank(龙虾排名)
来源仓库:https://github.com/bifang988/lobster-rank
安装命令:
openclaw skills install lobster-rank
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 lobster-rank

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。

lobster-rank 扫描本地 OpenClaw 技能并提交评分,帮助用户了解技能效能排名,适合 OpenClaw 中技能优化参考。适用于收集性能数据并获取社区反馈以提升技能质量。需用户确认是否上传结果,保护本地隐私。评分标准未公开,结果仅供参考。建议结合多维度指标综合判断技能适用性。

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 lobster-rank;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

lobster-rank 怎么安装?

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

lobster-rank 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。

lobster-rank 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。

lobster-rank 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。

lobster-rank 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,633 次,近一周安装 197 次,下载 1,623 次,GitHub 1 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。

lobster-rank 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
lobster-rank

龙虾排名 · 本页

4,6331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
lobster-rank
description
Scan locally installed OpenClaw skills, collect evidence data, submit to the lobster ranking server for scoring, and let the user confirm uploading their result to the public leaderboard. Use when the user asks to score, rate, evaluate, rank, or certify their lobster / AI agent capability set, or wants to upload their score to the leaderboard.
dependencies
env
description
Lobster leaderboard API key. Obtain from https://lobster-rank.wondercv.com/me. Can also be passed via --api-key flag.
required
true
network
purpose
Lobster leaderboard server (operated by skill publisher). Receives skill metadata for scoring.
localFiles
purpose
Read apiKey field only for authentication. No other fields are used or transmitted.

Lobster Rank

This skill scans your locally installed OpenClaw skills, collects metadata (skill names, structure flags, file counts, descriptions), and submits it to the lobster leaderboard server for scoring. No file contents, credentials, or personal data are sent — only structural metadata and heuristic signals. The scoring algorithm runs server-side.

Prerequisites

You need a Lobster API Key before submitting.

  • Get it at: https://lobster-rank.wondercv.com/me
  • Set it as an environment variable for convenience:
  export OPENCLAW_API_KEY=your_key_here
  • Or pass it directly with --api-key on every command.
Privacy note: The script reads openclaw.json only to extract your apiKey field for authentication — no other fields are used or transmitted. It collects skill metadata (skill names, whether scripts/references/assets exist, file count, description) and heuristic signals (multi-model usage, log availability). No file contents, credentials, or personal data are sent. All data is submitted to the leaderboard server at https://lobster-rank.wondercv.com which is operated by the skill publisher.

Workflow

Step 1 — Scan & Submit

Run the scanner. It collects metadata about your installed skills and sends the raw data to the server for scoring.

python3 scripts/lobster_submit.py

With explicit API key:

python3 scripts/lobster_submit.py --api-key lbk_xxxxxxxxxxxx

Live Challenge mode (higher credibility, blends in a real-time challenge score):

python3 scripts/lobster_submit.py --mode live-challenge --challenge-score 85

Dry run (scan only, do not send to server):

python3 scripts/lobster_submit.py --dry-run

Step 2 — Review the Result

The script prints the score returned by the server. Present it to the user in a readable format, including:

  • Total score and grade
  • Title
  • Number of skills counted
  • Evaluation mode
  • Pending token expiry time

Ask the user: "要将这个成绩上传到排行榜吗?"

If they say yes, proceed to Step 3. If no, stop — the pending score stays valid for 24 hours and can be confirmed on the website.

Step 3 — Confirm Upload

Pass the pending_token from Step 2:

python3 scripts/lobster_submit.py --confirm <pending_token>

On success the script prints a confirmation. Tell the user their score is now on the leaderboard.

Step 4 — View on Leaderboard

Direct the user to:

https://lobster-rank.wondercv.com

Or their personal page:

https://lobster-rank.wondercv.com/me

Discovery Paths

The scanner checks these locations for skills:

  • ~/.openclaw/workspace/skills
  • ~/Library/Application Support/QClaw/openclaw/config/skills

And these for config / logs:

  • ~/.openclaw/openclaw.json
  • ~/Library/Application Support/QClaw/openclaw/config/openclaw.json
  • ~/Library/Logs/QClaw/openclaw

To scan a custom path:

python3 scripts/lobster_submit.py --root /path/to/skills

Rules

  • Do not invent skills or fabricate evidence.
  • The scoring algorithm runs server-side; do not attempt to predict or influence it.
  • If no user-installed skills are found, stop and report the issue.
  • If the API key is missing or invalid, ask the user to retrieve it from https://lobster-rank.wondercv.com/me.
  • If the pending token has expired, re-run Step 1 to get a fresh evaluation.

平台分布

OpenClaw

90.71%
按下载量换算1,472

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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