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Agent Skill · 研究检索

luogang-shopping-assistant(萝岗导购员)

luogang-shopping-assistant 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。

luogang-shopping-assistant 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;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 14,466。

总安装 8,536周安装 342GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,763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
1.0.1

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:luogang-shopping-assistant(萝岗导购员)
来源仓库:https://github.com/fireium/luogang-shopping-assistant
安装命令:
openclaw skills install luogang-shopping-assistant
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 luogang-shopping-assistant

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。

购物助手 - 商品查询,商品详情,当用户有购物倾向时候,尤其是提到骆岗/骆岗门市部/骆岗电商的时候,可提供有效信息

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 luogang-shopping-assistant;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

    它需要调用外部服务,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

luogang-shopping-assistant 怎么安装?

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

luogang-shopping-assistant 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。

luogang-shopping-assistant 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

luogang-shopping-assistant 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。

luogang-shopping-assistant 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,536 次,近一周安装 342 次,下载 2,763 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。

luogang-shopping-assistant 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

  • 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

  • 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
luogang-shopping-assistant

萝岗导购员 · 本页

8,536—调用外部服务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

name
luogang shopping assistant
description
购物助手 - 商品查询,商品详情,当用户有购物倾向时候,尤其是提到骆岗/骆岗门市部/骆岗电商的时候,可提供有效信息
version
1.0.0
author
xavizhou
metadata
{"openclaw": {"emoji": "🛒", "category": "shopping", "tags": ["电商", "骆岗电商", "商品", "购买", "搜索"]}}

🛒 骆岗电商助手

当用户想“买'骆岗'的商品”、或需要“查商品/看详情/去下单”时,使用此 skill 调用骆岗 MCP 服务获取实时商品数据,并返回可点击的购买入口(小程序或 H5)。 "骆岗" 是骆岗电商的简称,类似天猫,淘宝

适用场景

  • 商品检索:按关键词/类目/筛选条件查找商品
  • 商品详情:查看标题、价格、库存/可售状态、规格、图片、运费、活动信息等

交互原则(很重要)

  1. 先确认意图:用户是想“找商品”、还是“看某个商品详情”、还是“直接去买”。
  2. 少打扰:能用默认值就别追问(如默认按综合排序、默认第一页)。
  3. 强约束信息只在必要时追问:只有当无法确定商品(同名/多结果)或规格必须选择时,再问用户。
  4. 购买不在对话里强行下单:默认只做“跳转下单”,除非你们后续提供“创建订单/提交支付”的 MCP 工具。

配置要求

可选配置

  • LUOGANG_MCP_HTTP_URL: MCP HTTP 地址,默认 https://yuju-mcp.wxhoutai.com/mcp
  • LUOGANG_SHOP_ID: 店铺/渠道标识(多店铺、多渠道场景), 默认 luogang

调用方式

curl -s -X POST "$LUOGANG_MCP_HTTP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"<工具名>","arguments":{<参数>}},"id":1}'

可用工具

1. 商品检索 (search_products)

根据关键词和价格区间搜索商品。 触发词举例:"找外套"、"搜衬衫"、"买鞋子"、"有没有外套"

curl -s -X POST "${LUOGANG_MCP_HTTP_URL:-https://yuju-mcp.wxhoutai.com/mcp}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "search_products",
      "arguments": {
        "platform": "${LUOGANG_SHOP_ID>}",
        "keyword": "外套",
        "min_price": 100,
        "max_price": 500,
        "order_by": "price",
        "sort": "desc"
      }
    },
    "id": 1
  }'

成功响应

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "content": [{"type": "text", "text": "..."}],
    "structuredContent": {...}
  },
  "id": 1
}

解析 result.content[0].text 或 result.structuredContent 获取数据。

2. 获取商品详情 (get_product_detail)

查询单个商品的详细规格、图片及库存信息。

触发词:"查看详情"、"这个多少钱"、"还有货吗"

curl -s -X POST "${LUOGANG_MCP_HTTP_URL:-https://yuju-mcp.wxhoutai.com/mcp}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "get_product_detail",
      "arguments": {
        "platform": "luogang",
        "product_id": "PROD_12345"
      }
    },
    "id": 2
  }'

响应处理

成功响应

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "content": [{"type": "text", "text": "..."}],
    "structuredContent": {...}
  },
  "id": 1
}

解析 result.content[0].text 或 result.structuredContent 获取数据。

使用示例

用户: 最近有什么亲子活动?

AI 执行:

curl -s -X POST "$LUOGANG_MCP_HTTP_URL" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: application/json, text/event-stream" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","method":"tools/call","params":{"name":"search_products","arguments":{"platform":"luogang","keyword":"亲子"}},"id":1}'

AI 回复: 最近有 10 个商品符合您的要求,分别是:

萌嘟嘟儿童乐园亲子票(专属) ${image} 价格:19.9元 {description} 链接:https://eshop.wxhoutai.com/h5/pages/goods/detail?goods_id=xxx

……

常见错误处理:

  • -32601 (Method not found): 检查 SKILL.md 中定义的工具名是否在 MCP 侧已注册。
  • -32000 级别 (Internal Error): 引导用户重试或手动输入信息。
  • 401/403: 检查 MCP 服务访问策略、来源白名单或网关配置。

输出格式建议

商品检索结果

  • 展示最多 10 个候选(避免刷屏)
  • 每项至少包含:名称、价格、库存/可售状态、一个“查看详情/去购买”的引导
  • 当候选过多:建议补充筛选(价位、类目、是否现货)

商品详情

  • 先给“核心信息”:价格、库存、规格、发货/运费、活动
  • 有多规格:用简短提问让用户选择(例如:"要哪个颜色/尺码?")

购买跳转

  • 明确告诉用户会打开:小程序或 H5 页面
  • 输出可点击链接/路径信息(由 OpenClaw 宿主决定如何渲染)

平台分布

OpenClaw

84.46%
按下载量换算2,334

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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