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Agent Skill · 研究检索

mind-wander(走神)

mind-wander 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。

mind-wander 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 34,118。

总安装 2,274周安装 92GitHub Stars 公开资料未说明下载 714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
0.1.0

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:mind-wander(走神)
来源仓库:https://github.com/jebadiahgreenwood/mind-wander
安装命令:
openclaw skills install mind-wander
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 mind-wander

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。

mind-wander 是一个基于本地大模型的自主探索代理,用于开放问题的推理与知识发现。适合在 OpenClaw 中处理复杂研究、创意探索或需要长期记忆支持的场景。通过私有知识图和 LLM 结合,支持上下文跟踪与问题空间拓展。

安装命令:openclaw skills install mind-wander;需确认本地模型加载与资源占用情况。注意权限范围,避免触发不必要的联网或文件操作,建议检查仓库维护状态。

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 mind-wander;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

mind-wander 怎么安装?

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

mind-wander 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。

mind-wander 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。

mind-wander 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。

mind-wander 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,274 次,近一周安装 92 次,下载 714 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。

mind-wander 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
mind-wander

走神 · 本页

2,274—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
mind-wander
description
>

Mind-Wander Skill

Autonomous background reasoning agent. Runs locally on Qwen3.5-9B, consumes zero Anthropic tokens, and elevates findings to your context only when genuinely novel.

How it works

ON_YOUR_MIND.md  →  Qwen3.5 wander agent (every 30min)
  open questions       ↓ tools: query_graph, search_web,
  tangents             ↓         read_file, sandbox_run,
  hypotheses           ↓         check_dead_ends, record_dead_end, elevate()
                       ↓
              novelty gate (strict)
                  ↙         ↘
           MENTAL_EXPLORATION.md    DEAD_ENDS.md + wander graph
           (elevated findings)      (closed threads, never in your context)
                  ↓
           memwatchd detects write
                  ↓
           graph-rag memory (your context)

Prerequisites

  • Qwen3.5-9B-Q8 pulled to Ollama: ollama pull qwen3.5-wander-q8 (or use install script)
  • FalkorDB running (shared with graph-rag-memory skill if installed)
  • Perplexity API key (optional but recommended for web search)
  • graph-rag-memory skill installed (recommended — shares FalkorDB and Ollama)

Quick start

# Install and set up
bash mind-wander/scripts/install.sh

# Write your first open question
echo "## What is the best approach to X?" >> ON_YOUR_MIND.md

# Run manually
python3 mind-wander/run.py --verbose

# Check findings
cat MENTAL_EXPLORATION.md
cat DEAD_ENDS.md

# Status
python3 mind-wander/run.py --status

The ON_YOUR_MIND.md anchor file

Create ON_YOUR_MIND.md in your workspace root with questions and tangents. The agent picks ONE per session. Format freely — the agent reads it as-is.

# On My Mind

## Open Questions
- Does X actually work better than Y in production?
- Is there a paper on Z that I haven't found yet?

## Tangents
- The implementation of A might connect to B in an interesting way

Mark completed items with ## ✅ COMPLETED so the agent skips them.

The novelty gate

  • Restatement of known facts → discarded, nothing written
  • New external finding intersecting open question → elevate()
  • Empirical sandbox result that changes understanding → elevate()
  • Definitively closed thread (≥2 targeted searches) → record_dead_end()

Tools available to the wander agent

ToolDescription
query_graphSearch primary FalkorDB graph for related facts
search_webPerplexity AI web search
read_fileRead workspace .md files
list_filesList workspace .md files
sandbox_runRun Python snippets (numpy/scipy, no network, 30s limit)
check_dead_endsCheck wander graph for previously closed threads
record_dead_endRecord a closed thread (lower bar than elevate)
elevateWrite finding to MENTAL_EXPLORATION.md (strict gate)

Configuration

Edit mind-wander/mind_wander_config.py:

WANDER_MODEL    = "qwen3.5-wander-q8"   # or q4 for lighter
WANDER_OLLAMA   = "http://172.18.0.1:11436"
MAX_TOOL_CALLS  = 20
COOLDOWN_HOURS  = 3   # min hours before revisiting same anchor item

Output files

FileContentsIn graph-rag?
MENTAL_EXPLORATION.mdElevated findings✅ via memwatchd
DEAD_ENDS.mdClosed threads summary❌ never
completions/wander/Full session JSON❌ training data only

Research context

This skill produced the first novel finding in its 10-minute test run: *"Cross-space routing (routing in nomic-space, retrieving in arctic/bge-m3 space) matches same-space baseline accuracy — suggesting domain routing is robust to embedding space discontinuities."* See NOVELTY_LOG.md for tracked findings.

See references/research.md for theoretical foundations and references/setup.md for detailed installation instructions.

平台分布

OpenClaw

75.42%
按下载量换算538

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

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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