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multi-ai-search-analysis多 AI 搜索分析

Agent Skill

multi-ai-search-analysis 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。

总安装

5,940

周安装

238

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,923
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:multi-ai-search-analysis(多 AI 搜索分析)
来源仓库:https://github.com/zhangsaizz/multi-ai-search-analysis
安装命令:
openclaw skills install multi-ai-search-analysis
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 multi-ai-search-analysis

简介

multi-ai-search-analysis 同时调用多家 AI 独立分析问题,综合生成对比报告。

  • 适用于复杂决策支持、竞品分析或多视角论证等研究型任务。
  • 通过 OpenClaw 安装后,Agent 并行发起查询并聚合结果差异点。
  • 使用前需统一输入格式与输出标准,确保可比性。
  • 注意各 AI 模型可能存在偏见,建议人工复核结论合理性。

SKILL.md

multi-ai-search-analysis - 多 AI 搜索分析报告

技能描述

名称:多 AI 搜索分析(Multi-AI Search Analysis)

用途:同时调用多家 AI 助手(DeepSeek、Qwen、豆包、Kimi 等)对同一复杂问题进行独立分析,然后综合汇总生成对比报告。

适用场景(通用型):

  • 时事分析:局势分析、政策解读、影响评估
  • 技术对比:语言/框架/工具选型对比
  • 产品评测:数码产品、软件服务深度评测
  • 市场研究:行业趋势、竞争格局、投资机会
  • 学术研究:文献综述、研究现状分析
  • 商业决策:投资分析、战略规划、风险评估
  • 学习规划:学习路径、资源推荐、时间规划
  • 任何需要多角度验证的复杂问题分析

核心价值

  1. 交叉验证:多家 AI 独立分析,避免单一来源偏差
  2. 视角互补:不同 AI 训练数据和擅长领域不同,可提供多元视角
  3. 数据校验:关键数据点可在多家 AI 间对比验证
  4. 综合精炼:最终报告去重求精,保留最核心洞察

使用方式

标准流程

用户提问 → 依次询问多家 AI → 等待所有回复 → 综合汇总 → 输出精炼报告

示例命令

帮我用五家 AI 分析一下 [主题],然后汇总对比

用 DeepSeek、Qwen、豆包、Kimi、Gemini 分别问下 [问题],最后给我综合报告

或(快速版)

帮我分析 [主题],用默认 5 家 AI 对比

操作流程

第一步:明确分析主题

确认用户想要分析的核心问题,根据场景类型确定:

通用结构

  • 核心议题:如"Python vs Java 对比"、"iPhone 16 Pro 评测"
  • 分析维度:如"性能、易用性、生态"(3-6 个为宜)
  • 延伸问题(可选):如"各自适合什么场景?" "未来趋势如何?"

场景示例

场景主题示例典型维度
技术对比编程语言选型性能、易用性、生态、就业
产品评测手机/电脑评测性能、拍照、续航、价格
市场研究行业趋势分析技术、投资、应用、竞争
时事分析局势分析政治、经济、军事、外交

第二步:选择执行模式

模式 A:串行询问(v1.0 默认)

推荐顺序:DeepSeek → Qwen → 豆包 → Kimi → Gemini

统一问题模板

请帮我分析一下 [主题],包括 [维度 1]、[维度 2]、[维度 3] 等方面的情况。
另外,[延伸问题]?包括 [子问题 1]、[子问题 2]、[子问题 3]。

注意事项

  • 每家 AI 使用相同的问题表述,确保可比性
  • 等待每家 AI 完整回复后再继续下一家
  • 如遇登录验证,提示用户完成验证
  • Gemini 需要 Google 账号登录,如遇未登录请先完成验证

预计耗时:15-22 分钟(5 家)

模式 B:并行询问(v1.1+ 推荐)

执行方式:同时打开多个浏览器标签页,分别访问各家 AI

统一问题模板:(同上,确保一致性)

并行执行流程

1. 同时打开 5 个标签页(DeepSeek、Qwen、豆包、Kimi、Gemini)
2. 检查各家登录状态(如有未登录,提示用户完成验证)
3. 确保所有会话上下文干净(点击"新建会话")
4. 同时在所有标签页输入相同问题
5. 同时发送问题,等待各家响应
6. 依次获取完整回复内容
7. 综合汇总生成报告

平台选择建议

  • 默认 5 家:DeepSeek + Qwen + 豆包 + Kimi + Gemini(增强版,全球视角)⭐
  • 标准 4 家:DeepSeek + Qwen + 豆包 + Kimi(国内访问友好,无需 Google 账号)
  • 技术对比:DeepSeek + Qwen + Gemini(代码和技术分析强)

技术实现要点

// 1. 同时打开多个标签页
browser.open(url1, {newTab: true})
browser.open(url2, {newTab: true})
browser.open(url3, {newTab: true})
browser.open(url4, {newTab: true})
browser.open(url5, {newTab: true})

// 2. 切换到各标签页并执行操作
browser.tabs.switch(tabId1)
act(type, text)
act(press, 'Enter')

// 3. 并行等待(可设置统一等待时间)
wait(10000-20000) // 根据最慢的 AI 调整

// 4. 依次获取回复
browser.tabs.switch(tabId1) → snapshot() → 提取内容
browser.tabs.switch(tabId2) → snapshot() → 提取内容
...

注意事项

  • 确保浏览器支持多标签页操作
  • 各家 AI 使用相同的问题表述,确保可比性
  • 并行模式下更需注意登录状态检查
  • 如遇验证码,可能需要串行处理
  • Gemini 需要 Google 账号登录,首次使用请提前登录

预计耗时

  • 5 家平台(默认):4-6 分钟(节省 50-65% 时间)
  • 4 家平台:3-5 分钟(节省 60-75% 时间)

第三步:记录关键信息

在等待过程中,记录每家 AI 的:

  • 核心数据点(油价、通胀率、GDP 预测等)
  • 独特视角或洞察
  • 引用来源数量和质量
  • 分析框架和结构特色

第四步:综合汇总

汇总维度

  1. 事实性数据:取多家共识值,标注差异
  2. 预测性判断:列出各家预测区间
  3. 分析框架:整合最优分析结构
  4. 独特视角:保留每家独有洞察

输出结构

# [主题] 综合分析报告

## 一、核心概览
- 事件时间线
- 关键数据汇总

## 二、分维度分析
- 维度 1(如政治)
- 维度 2(如经济)
- ...

## 三、影响预测
- 基准情景
- 风险情景
- 极端情景

## 四、各方观点对比
- 机构/专家观点
- 数据差异说明

## 五、关键观察点
- 短期风险
- 中期风险
- 缓和路径

## 六、各家 AI 分析特色
- 对比表格

技术实现建议

浏览器自动化要点

// 1. 打开 AI 网站
browser.open(url)

// 2. 检查登录状态
snapshot() → 判断是否需要登录

// 3. 输入问题
act(type, text)

// 4. 发送并等待
act(press, 'Enter')
wait(5000-15000) // 根据 AI 响应速度调整

// 5. 获取完整回复
snapshot() → 提取回复内容

常见 AI 平台 URL

AIURL登录方式特点
DeepSeekhttps://chat.deepseek.com微信扫码/手机号推理能力强,代码能力出色
Qwenhttps://chat.qwen.aiGitHub/Google/Apple开源生态,长上下文支持
豆包https://www.doubao.com手机号字节出品,搜索能力强
Kimihttps://kimi.moonshot.cn手机号超长上下文(200k+)
Geminihttps://gemini.google.comGoogle 账号多模态强,全球知识覆盖

推荐组合

  • 标准 4 家:DeepSeek + Qwen + 豆包 + Kimi(国内访问友好)
  • 增强 5 家:DeepSeek + Qwen + 豆包 + Kimi + Gemini(增加全球视角)
  • 技术对比:DeepSeek + Qwen + Gemini(代码和技术分析强)

最佳实践

✅ 推荐做法

  1. 统一问题表述:确保各家 AI 回答具有可比性
  2. 等待完整回复:不要打断 AI 思考/搜索过程
  3. 记录数据来源:标注每家 AI 的引用来源
  4. 标注时间戳:记录分析时间,便于后续追踪
  5. 精炼不堆砌:综合报告要去重求精

❌ 避免做法

  1. 不要在 AI 回复完成前关闭页面
  2. 不要修改问题表述(会导致不可比)
  3. 不要盲目相信单一数据点
  4. 不要忽略 AI 的免责声明

输出模板

综合报告模板

# [主题] 综合分析报告
## 四家 AI 对比分析

### 执行摘要
[200 字以内核心结论]

### 一、核心事实
[时间线、关键数据]

### 二、分维度分析
[按主题划分]

### 三、预测与情景
[基准/风险/极端]

### 四、数据对比表
[关键数据横向对比]

### 五、各家特色
[AI 优势对比]

### 六、参考来源
[列出主要引用]

快速对比表模板

维度DeepSeekQwen豆包KimiGemini共识值
数据 1
数据 2
预测 1

版本历史

  • v2.2(2026-03-19 21:20):新增可视化图表生成

- 图表模块:新增 charts.py,支持柱状图、雷达图、折线图 - 数据对比图:自动生成多家 AI 关键数据对比柱状图 - 质量评分图:生成 5 维度质量评分雷达图 - 趋势分析图:支持时间序列趋势折线图 - 综合报告:一键生成多图表综合报告 - 中文字体:自动检测并配置中文字体支持 - 依赖更新:requirements.txt 添加 matplotlib、numpy

  • v2.2(2026-03-17 23:17):默认配置升级为 5 家 AI

- 默认组合变更:从"标准 4 家"升级为"增强 5 家"(DeepSeek + Qwen + 豆包 + Kimi + Gemini) - 文档更新:所有示例、表格、耗时说明同步更新 - Gemini 提示:明确标注需要 Google 账号登录

  • v2.1(2026-03-17):数据提取与质量评分

- 数据自动提取:NLP + 正则表达式提取百分比、日期、预测、关键洞察 - 质量评分系统:5 维度评分(字数 20% + 数据点 30% + 结构 20% + 引用 15% + 具体性 15%) - 对比表生成:自动生成数据对比表和质量评分对比表 - 新模块:extractor.py(数据提取器)、reporter.py 增强 - 报告增强:在报告中自动插入质量评分汇总和数据对比表

  • v2.0(2026-03-17):稳定性大幅提升

- 登录检测增强:新增登录按钮检测,明确区分已登录/未登录状态 - 平台特定优化:为 Qwen、豆包、DeepSeek、Kimi、Gemini 分别定制选择器策略 - 预执行检查:运行前自动验证所有平台登录状态,提前发现问题 - 内容提取增强:支持 inner_text、text_content、inner_html 三种提取方式 - 错误提示优化:明确提示需要登录的平台,支持手动登录后继续 - 选择器调试:显示实际使用的选择器,便于排查问题

  • v1.9(2026-03-17):选择器增强优化

- 输入框选择器增强(10 个 → 30+ 个) - 发送按钮选择器增强(8 个 → 15+ 个) - 响应内容选择器增强(10 个 → 25+ 个) - 智能回退机制(按优先级尝试) - 调试输出优化(显示使用的选择器)

  • v1.8(2026-03-17):质量评分与进度条优化

- 添加 tqdm 进度条支持(专业进度显示) - 实现响应质量评分(字数 + 结构 + 数据 + 完整性) - 优化结果数据结构(增加 word_count 和 quality_score) - 增强错误处理(独立提取内容方法) - 添加 requirements.txt 依赖管理

  • v1.7(2026-03-17):持续优化自动化脚本

- 增强新建会话检测(3 层策略:按钮 + 输入框 + 欢迎语) - 优化发送重试机制(3 次重试 + 智能回退) - 改进进度条显示(百分比 + 旋转字符) - 增加输入框回退选择器(contenteditable、role="textbox"等) - 优化发送方式(fill → type 回退) - 添加 Enter 键发送回退机制

  • v1.6(2026-03-17):深度优化自动化脚本

- 增强登录检测(多指标:输入框 + 发送按钮 + 欢迎语) - 优化选择器回退(每个元素 5-7 个选择器) - 添加动态进度条(旋转字符动画) - 改进超时处理(30 秒自动检测 + 手动确认) - 优化错误信息(区分登录/选择器/超时问题) - 支持非阻塞等待(每 5 秒检测一次)

  • v1.5(2026-03-17):全面优化自动化脚本

- 添加超时重试机制(发送失败自动重试 2 次) - 添加响应进度提示(每 10 秒显示等待进度) - 优化选择器回退机制(多个选择器依次尝试) - 添加新建会话自动检测 - 增强错误处理和异常捕获 - 改进登录状态检测逻辑

  • v1.4(2026-03-17):增加 Gemini 平台支持

- 添加 Gemini 平台配置(URL、选择器、特性) - 更新平台选择建议(标准 4 家/增强 5 家/技术对比) - 更新预计耗时说明(4 家/5 家) - 添加各平台特点说明

  • v1.3(2026-03-17):添加会话管理规范

- 新增"会话管理"重要注意事项 - 明确每次分析前必须新建会话 - 添加各平台新建会话按钮位置说明 - 解释为什么要确保上下文干净

  • v1.2(2026-03-16):通用化改造,支持任意主题分析

- 移除硬编码的问题模板 - 添加 4 种报告模板(general/comparison/trend/evaluation) - 支持自定义问题模板和延伸问题 - 默认维度改为空(由用户指定)

  • v1.1(2026-03-16):新增并行询问功能,节省 60-75% 时间
  • v1.0(2026-03-16):初始版本,基于伊朗局势分析案例提炼

注意事项

⚠️ 会话管理(重要)

每次分析前必须确保上下文干净!

标准操作流程

1. 打开 AI 平台页面
2. 检查是否有历史对话内容
3. 如有历史内容 → 点击"新建会话"/"开启新对话"按钮
4. 确认页面显示空白对话状态
5. 发送分析问题

为什么要新建会话

  • 避免上下文污染:历史对话会影响 AI 的回答质量
  • 确保独立分析:每次分析都从零开始,不受之前话题干扰
  • 提高响应速度:干净的上下文减少 AI 处理负担
  • 便于结果对比:所有 AI 都在相同起始状态下回答

各平台新建会话按钮位置

平台按钮名称位置快捷键
DeepSeek"开启新对话"左侧边栏顶部Ctrl + J
Qwen"新建对话"左侧边栏顶部-
豆包"新对话"左侧边栏-
Kimi"新建会话"左侧边栏顶部Ctrl + K

自动化脚本处理

# 自动化脚本会自动检测并新建会话
# 手动操作时请遵循上述流程

📋 其他注意事项

  1. 时效性:AI 搜索结果受训练数据和实时搜索能力限制
  2. 准确性:关键决策请交叉验证权威信源
  3. 合规性:遵守各 AI 平台使用条款
  4. 成本意识:多家 AI 同时调用可能产生 API 费用或时间成本
  5. 登录状态:首次使用需完成登录,登录状态会持久化保存

扩展方向

  1. 增加 AI 数量:可扩展至 Claude、Gemini、Perplexity 等
  2. 自动化汇总:未来可用脚本自动提取各家关键数据
  3. 质量评分:为每家 AI 的分析质量打分
  4. 趋势追踪:对同一主题进行多次追踪分析

*本技能由小呱(🐸)在 2026-03-16 创建,基于 DeepSeek、Qwen、豆包、Kimi、Gemini 五家 AI 对伊朗局势分析的实战经验提炼而成。*

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

94.1%
按下载量换算1,810

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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