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Agent Skill · 研究检索

mao-selected-works(毛泽东作品选)

mao-selected-works 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。

mao-selected-works 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 17,831。

总安装 6,390周安装 256GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,068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:mao-selected-works(毛泽东作品选)
来源仓库:https://github.com/henryczq/mao-selected-works
安装命令:
openclaw skills install mao-selected-works
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 mao-selected-works

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。

触发:当用户要检索《毛泽东选集》全文、按卷或文章定位原文、按标题/关键词找内容时使用。此 skill 适用于 OpenClaw,本地默认使用结构化检索与关键词检索;只有在配置文件显式开启后,才使用向量召回和重排组成的混合检索。

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 mao-selected-works;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

mao-selected-works 怎么安装?

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

mao-selected-works 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。

mao-selected-works 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。

mao-selected-works 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。

mao-selected-works 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,390 次,近一周安装 256 次,下载 2,068 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。

mao-selected-works 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
mao-selected-works

毛泽东作品选 · 本页

6,390—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

name
mao-selected-works
description
|

毛选检索

Overview

这个 skill 为 OpenClaw 提供《毛泽东选集》的本地知识库能力,包含 2 个部分:

  • scripts/build_index.py:从 Markdown 建立 SQLite FTS 索引,并按配置决定是否生成向量索引
  • scripts/search.py:按卷、篇、标题、关键词或混合检索查询文章与段落

默认模式不依赖外部 API,只使用本地结构化检索与全文检索。只有 config/search.json 中显式开启 rag.enabled 时,才会使用 embedding;只有 rag.rerank.enabled 也打开时,才会继续重排。

默认模型与平台约定:

  • 嵌入模型:BAAI/bge-m3
  • 重排模型:BAAI/bge-reranker-v2-m3
  • 嵌入分批默认按 64 条请求,避免常见平台的单批上限
  • 如果用户没有单独为 embedding / rerank 配置 base_url 和 api_key_env,则默认继承 rag.api.base_url 与 rag.api.api_key_env

何时使用

在这些场景调用本 skill:

  • 用户要找《毛选》第几卷、某篇文章或某个主题出现在哪里
  • 用户给出标题、别名或关键词,希望返回对应文章或相关段落
  • 用户要求开启混合检索,并提供可用的 embedding / rerank API 配置

以下情况不要直接调用本 skill:

  • 用户只是在讨论观点,不需要定位《毛选》原文
  • 当前工作已经有准确文件路径和文本片段,不需要再次建索引或检索

工作流

1. 建立索引

直接运行:

python scripts/build_index.py

默认会建立:

  • 文档级索引:按卷、篇、标题、别名、全文找文章
  • 段落级索引:按关键词找命中片段

索引工具默认直接扫描 data/ 目录下的 Markdown 文件。

如果 config/search.json 里开启了 rag.enabled 并配置好 embedding,则会同时生成向量索引。

2. 配置

API key 建议通过环境变量 MAO_SKILL_API_KEY 配置。

使用配置管理脚本:

# 查看当前配置
python scripts/config.py show

# 修改配置
python scripts/config.py set rag.api.base_url "https://api.siliconflow.cn/v1"
python scripts/config.py set rag.api.api_key_env "MAO_SKILL_API_KEY"
python scripts/config.py set rag.enabled true
python scripts/config.py set chunk_size 1024
python scripts/config.py set chunk_overlap 100

其他模型参数(如 embedding.model、embedding.batch_size、rerank.model)直接编辑 config/search.json。

3. 查询

常用查询方式:

按卷列文章:

python scripts/search.py catalog --volume 第一卷

按卷和篇直接定位文章:

python scripts/search.py show --volume 1 --chapter 3

按标题找文章:

python scripts/search.py show --title 实践论

按关键词搜段落:

python scripts/search.py search "调查研究"

显式开启混合检索:

python scripts/search.py search "统一战线" --mode hybrid

测试模型连通性:

python scripts/search.py test-model --target embedding
python scripts/search.py test-model --target rerank

如果没有配置 rag.api.base_url,或没有设置环境变量 MAO_SKILL_API_KEY,命令会直接提示用户先设置。

卷、篇、标题、关键词混合过滤:

python scripts/search.py search "调查研究" --volume 1 --chapter 7 --title 本本主义

输出要求

调用本 skill 时,返回结果必须优先给出可核对来源:

  • 卷次
  • 篇次
  • 文章标题
  • 日期(如果有)
  • 命中的段落摘要
  • 源文件路径或文档 ID
  • 检索方式:catalog、lexical、lexical-like、hybrid、hybrid-rerank

如果没有命中,不要臆造答案。应明确说明:

  • 没有在当前语料中检到
  • 是标题未命中,还是关键词未命中
  • 如果用户允许,可以建议补充别名、整理 metadata 或开启混合检索

参考资料

  • 数据格式:references/corpus-format.md
  • 检索规则:references/retrieval-rules.md
  • 输出结构:references/output-schema.md

平台分布

OpenClaw

96.85%
按下载量换算2,003

安全审计

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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