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Agent Skill · 研究检索

maple-structured-storage(枫树结构存储)

maple-structured-storage 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。

maple-structured-storage 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 31,361。

总安装 2,717周安装 111GitHub Stars 公开资料未说明下载 870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
1.0.0

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:maple-structured-storage(枫树结构存储)
来源仓库:https://github.com/chentx1243/maple-structured-storage
安装命令:
openclaw skills install maple-structured-storage
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 maple-structured-storage

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。

结构化知识归档系统,自动拆解文档并建立主题索引与反思补全机制。适用于周报整理、会议纪要与项目资料的知识沉淀与快速检索。支持全文关键词匹配、层级目录生成与信息缺口主动追问。需定义清晰的分类规则与命名规范,确保归档结果易于理解维护。建议设置定期索引刷新任务,保持新增内容与检索库同步更新。

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 maple-structured-storage;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

maple-structured-storage 怎么安装?

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

maple-structured-storage 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。

maple-structured-storage 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

maple-structured-storage 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。

maple-structured-storage 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,717 次,近一周安装 111 次,下载 870 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。

maple-structured-storage 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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
maple-structured-storage

枫树结构存储 · 本页

2,717—只读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
knowledge
description
|
metadata

Knowledge 结构化归档

将非结构化文档拆解为标准化主题目录结构,维护索引,支持检索与反思补问。

配置

配置文件存放在 skill 目录下:./.knowledge-config.json(相对于本 SKILL.md 所在目录)

首次调用时检查该配置文件:

  • 不存在 → 向用户询问源文件夹路径和结构化存储路径,验证后创建配置文件并建 source_path/done/ 子目录。
  • 已存在 → 读取配置继续执行。
{
  "source_path": "源文件夹路径",
  "storage_path": "结构化存储路径",
  "created_at": "创建时间"
}

路径约定:

  • source_path: 待处理的 .txt / .md 文件
  • storage_path: 结构化输出根目录
  • source_path/done/: 处理完成的源文件移动目标
注意:配置文件与归档数据分离存储,配置文件始终位于 skill 目录下,不受 storage_path 变更影响。

核心流程

1. 写入归档

输入来源(按优先级):

  1. 用户直接粘贴文本
  2. 用户提供的文件或文件夹路径
  3. 自动遍历 source_path 下未处理文件(跳过 done/),多个文件时列出清单供选择

写入流程:

  1. 读取并分析文档内容
  2. 归纳 2-8 字主题名称,检查是否合并已有主题
  3. 创建/打开主题文件夹,确保 resource/ 存在
  4. 依次写入:description.md → process.md → meta.md → code.md,复制资源文件
  5. 将源文件移动到 source_path/done/
  6. 触发索引生成,全量刷新 index.json
  7. 触发反思补问
  8. 汇报结果

文件写入规则详见 references/file-rules.md。

2. 索引生成

触发时机: 写入完成后自动触发,或用户主动要求。

读取所有主题子文件夹的 description.md,生成 {storage_path}/index.json:

[
  {
    "boxName": "{主题名}",
    "description": "50-150字概要",
    "keyWord": ["关键词1", "关键词2", "关键词3", "关键词4"]
  }
]

每次全量覆盖,不做增量更新。

3. 检索

触发时机: 用户需要查询已有知识沉淀。

  1. 读取 index.json,对比 keyWord 和 description,筛选最相关的前 1-2 个主题
  2. 阅读候选主题的 description.md 确认匹配度
  3. 根据需求读取对应文件:完整上下文→process.md,事实→meta.md,代码→code.md

4. 反思补问

触发时机: 每次写入完成后自动触发。

  1. 回顾本次写入内容,识别信息盲区(人物、时间、原因、关联系统、决策背景等)
  2. 最多提出 3 个问题,附带原文片段
  3. 用户回答后回写对应文件

主动反思: 用户主动选择主题进行深度反思,生成结构化问卷,不限问题数量。

反思流程详见 references/reflection.md。

目录结构

./                              # skill 目录
└── .knowledge-config.json      # 配置文件(固定位置)

{storage_path}/
├── index.json            # 全量索引
├── {主题}/
│   ├── description.md    # 概述
│   ├── process.md        # 完整记录
│   ├── meta.md           # 独立事实
│   ├── code.md           # 代码片段
│   └── resource/         # 引用文件副本

约束

  • 不丢失信息,宁可多记不遗漏
  • 代码完整保留,不截断不省略
  • 元信息必须明确、可验证的事实
  • 追加模式保留所有已有内容
  • 输出语言跟随源文档语言

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

平台分布

OpenClaw

97.31%
按下载量换算847

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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