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Agent Skill · 研究检索

multisource-intel-radar(多源英特尔雷达)

multisource-intel-radar 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。

multisource-intel-radar 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;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 9,007。

总安装 15,129周安装 618GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,895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
0.1.1

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:multisource-intel-radar(多源英特尔雷达)
来源仓库:https://github.com/rogerrrr18/multisource-intel-radar
安装命令:
openclaw skills install multisource-intel-radar
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 multisource-intel-radar

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。

为 C 端产品运营者提供跨平台情报雷达服务。覆盖 YouTube、小红书、微信公众号等主流社交渠道。自动整理热点趋势与竞品动态辅助市场决策。multisource-intel-radar 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。数据整理频率与深度受平台反爬策略制约,存在盲区。

情报仅供参考,实际策略制定需结合自身资源与定位。

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 multisource-intel-radar;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

    它需要操作浏览器,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

multisource-intel-radar 怎么安装?

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

multisource-intel-radar 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。

multisource-intel-radar 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。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。

multisource-intel-radar 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。

multisource-intel-radar 用的人多吗?

公开数据是累计安装 15,129 次,近一周安装 618 次,下载 4,895 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。

multisource-intel-radar 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

  • 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

  • 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
multisource-intel-radar

多源英特尔雷达 · 本页

15,129—操作浏览器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
multisource-intel-radar
description
Build and run a high-signal information radar for C-end founders and operators across YouTube, X/Twitter, Reddit, WeChat Official Accounts, and Xiaohongshu. Use when the user wants OPML/RSS ingestion, keyword-whitelist filtering (创业/AI/增长/金融), daily digests, noise reduction, and action-oriented summaries.

Multi-Source Intel Radar

Create a founder-grade signal system: less junk, more decisions.

Inputs

  • OPML file (default: /Users/rogeryang/Downloads/follow.opml)
  • Keyword whitelist (default: 创业, AI, 增长, 金融)
  • Optional source lists for non-RSS channels (X list links, subreddit list, WeChat/XHS accounts)

Output Contract

Always output:

  1. Top 3 must-read signals (one-line why + one action + clickable source link)
  2. Top 5 watchlist items (with source link)
  3. Dropped noise summary (what got filtered and why)
  4. Filter transparency (counts + rates: scanned -> matched -> shortlisted -> top3)
  5. Next experiment (one concrete growth/ops move)

Workflow

Step 1) Ingest feed sources

  • Parse OPML with scripts/parse_opml.py
  • Generate normalized feed list: assets/feeds.txt

Step 2) Fetch + filter

  • Run scripts/build_digest.py with keyword whitelist
  • Time window default: last 48h
  • Keep only items that match whitelist in title/summary
  • For Xiaohongshu: do browser search (not watchlist-dependent), using keyword combos like:

- 创业 AI 增长 - AI 产品 复盘 - 增长运营 案例 Then append top findings with profile/note links.

Step 3) Score items

Use this weighted scoring:

  • Relevance to whitelist (40%)
  • Actionability in 7 days (30%)
  • Novelty / non-obviousness (20%)
  • Evidence density (10%)

Step 4) Summarize for execution

For each selected item, provide:

  • Core insight (1 sentence)
  • Why it matters for current product
  • Suggested action today (1 step)

Source Coverage Notes

  • YouTube/X/Reddit often available via RSSHub or platform feeds in OPML
  • WeChat OA and Xiaohongshu are often not natively RSS; add via:

- RSS bridge links (if available) - Manual watchlist files (assets/wechat_watchlist.txt, assets/xhs_watchlist.txt)

  • If a source has no feed, include it in watchlist and mark as manual scan required

Anti-Noise Rules

  • Do not output generic motivational posts
  • Drop repeated观点 without new evidence
  • Prefer first-hand data / concrete case over opinion
  • Keep digest under 10 items total

Daily Cadence (recommended)

  • 09:30: morning digest (strategic)
  • 18:30: evening digest (tactical)

Keyword Defaults

创业, AI, 增长, 金融

If user provides new keywords, merge and deduplicate.

Files

  • Parser: scripts/parse_opml.py
  • Digest builder: scripts/build_digest.py
  • Notes: references/scoring-and-ops.md

平台分布

OpenClaw

70.04%
按下载量换算3,428

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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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