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Agent Skill · 研究检索

minimax-use(最小最大使用)

minimax-use 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。

minimax-use 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 73,675 个 Skill 里排第 22,815。

总安装 4,445周安装 189GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,557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:minimax-use(最小最大使用)
来源仓库:https://github.com/cnlangzi/minimax-use
安装命令:
openclaw skills install minimax-use
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 minimax-use

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。

MiniMax AI 工具集,支持网络搜索、图像分析与 LLM 对话。当用户需要获取最新信息、解释图片内容或生成文本时启用。集成翻译功能以应对跨语言沟通需求。minimax-use 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。注意搜索结果的时效性与来源可靠性验证。

使用前请确认 API 调用频率未超出账户限制。

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 minimax-use;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

minimax-use 怎么安装?

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

minimax-use 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。

minimax-use 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。

minimax-use 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。

minimax-use 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,445 次,近一周安装 189 次,下载 1,557 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。

minimax-use 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
minimax-use

最小最大使用 · 本页

4,445—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
minimax-use
description
MiniMax AI tools for web search, image analysis, LLM chat, and language translation. Use when you need to search the web, analyze images, generate text with LLMs, or translate between languages.
metadata
openclaw
requires
env
primaryEnv
MINIMAX_API_KEY
os
author
OpenClaw
version
0.1.0
compatibility
Requires Python 3.8+ and the requests library. Requires MINIMAX_API_KEY from https://platform.minimaxi.com

MiniMax Tools

This skill provides access to MiniMax's AI capabilities, including web search, image analysis, LLM conversations, and text translation.

Setup

First, set up your API key:

export MINIMAX_API_KEY="your-api-key"

To get an API key, sign up at https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan

Optionally, you can customize the API endpoint:

export MINIMAX_API_HOST="https://api.minimaxi.com/anthropic"

CLI Commands

# Search the web
python -m scripts web_search "your search query"

# Analyze an image
python -m scripts understand_image "what do you see?" /path/to/image.jpg

# Chat with an LLM
python -m scripts chat "hello, how are you?"

# Stream chat (receive response in chunks)
python -m scripts stream_chat "tell me a story"

# Translate text
python -m scripts translate "hello world" --to Chinese

# List available models
python -m scripts models

Commands Overview

CommandWhat it does
web_searchSearch the web using MiniMax's search API
understand_imageAnalyze images using MiniMax's vision model
chatHave a conversation with MiniMax LLMs
stream_chatStream chat with real-time response chunks
translateTranslate text between languages
modelsShow all available MiniMax models

CLI Examples

# Search the web
python -m scripts web_search "your search query"

# Analyze an image
python -m scripts understand_image "what do you see?" /path/to/image.jpg

# Chat with an LLM
python -m scripts chat "hello, how are you?"

# Stream chat (receive response in chunks)
python -m scripts stream_chat "tell me a story"

# Translate text
python -m scripts translate "hello world" --to Chinese

# List available models
python -m scripts models

Using in Python

Web Search

from scripts import web_search

result = web_search("Python best practices", count=10)
print(result)

Image Analysis

from scripts import understand_image

# From a local file
result = understand_image("What's in this image?", "/path/to/image.png")

# From a URL
result = understand_image("Describe this image", "https://example.com/image.jpg")

LLM Chat

from scripts import chat

result = chat(
    message="Hello, introduce yourself",
    system="You are a helpful AI assistant",
    model="MiniMax-M2.7",
    temperature=1.0,
    max_tokens=4096,
    stream=False,
    history=[
        {"role": "user", "content": "Hi"},
        {"role": "assistant", "content": "Hello! How can I help you?"}
    ]
)

Parameters:

  • message (str): User message
  • system (str, optional): System prompt
  • model (str, default: "MiniMax-M2.7"): Model name
  • temperature (float, default: 1.0): Temperature parameter, range (0.0, 1.0]
  • max_tokens (int, default: 4096): Max tokens to generate
  • stream (bool, default: False): Enable streaming response
  • history (list, optional): History list for multi-turn conversation, each message {"role": "user"/"assistant", "content": "..."}

Streaming Chat

from scripts import stream_chat

result = stream_chat(
    message="Tell me a short story",
    system="You are a storyteller",
    model="MiniMax-M2.7",
    temperature=1.0,
    max_tokens=500
)

# Access streaming chunks
if result["success"]:
    chunks = result["result"]["chunks"]
    full_content = result["result"]["content"]
    print(f"Total chunks: {len(chunks)}")
    print(f"Full content: {full_content}")

Translation

from scripts import translate

result = translate(
    text="Hello World",
    target_lang="Chinese",
    source_lang="auto",
    model="MiniMax-M2.7",
    temperature=1.0,
    max_tokens=4096
)

Parameters:

  • text (str): Text to translate
  • target_lang (str, default: "English"): Target language, e.g., "English", "Chinese", "Japanese"
  • source_lang (str, default: "auto"): Source language, "auto" for auto-detect
  • model (str, default: "MiniMax-M2.7"): Model name
  • temperature (float, default: 1.0): Temperature parameter, range (0.0, 1.0]
  • max_tokens (int, default: 4096): Max tokens to generate

Response Format

All functions return a consistent response format:

Success:

{
  "success": true,
  "result": {...}
}

Error:

{
  "success": false,
  "error": "error message"
}

Learn More

平台分布

OpenClaw

98.49%
按下载量换算1,533

安全审计

VirusTotal

未展示

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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