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Agent Skill · 研究检索

nano-triple(纳米三重)

nano-triple 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。

nano-triple 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 4,959。

总安装 28,624周安装 1,217GitHub Stars 公开资料未说明下载 10,028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
1.2.0

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:nano-triple(纳米三重)
来源仓库:https://github.com/mvanhorn/nano-triple
安装命令:
openclaw skills install nano-triple
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 nano-triple

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。

并行生成同一提示词的三种不同图像变体 A/B/C。适合创意探索与多方案对比的视觉设计场景。基于 Nano Banana Pro 的自然随机性机制实现。需确认模型版本与输出分辨率设置。nano-triple 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。建议核对商用授权与图像版权归属问题。

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 nano-triple;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

nano-triple 怎么安装?

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

nano-triple 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。

nano-triple 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。

nano-triple 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。

nano-triple 用的人多吗?

公开数据是累计安装 28,624 次,近一周安装 1,217 次,下载 10,028 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。

nano-triple 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
nano-triple

纳米三重 · 本页

28,624—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
nano-triple
version
1.0.0
description
3 images, one prompt, instant A/B/C. Nano Banana Pro's natural randomness gives you three distinct takes on any image idea — generated in parallel. Pick the winner or give feedback on any version to spin 3 more. The fastest way to find the right image.
author
mvanhorn
license
MIT
repository
https://github.com/mvanhorn/nano-triple
homepage
https://aistudio.google.com
triggers
metadata
openclaw
emoji
🎨
tags

Nano Triple: 3 Images, Same Prompt, You Pick

When user wants an image, generate 3 versions and let them pick or refine.

Flow

Step 1: User Gives Their Prompt

User says: "make me an image of a sunset over mountains"

Step 2: Generate 3 Images with THE SAME PROMPT

Use the user's EXACT prompt for all 3. Don't modify it, don't get creative. The model's inherent randomness will produce 3 different results.

Run all 3 in parallel:

# Same prompt, 3 times
uv run ~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \
  --prompt "[USER'S EXACT PROMPT]" \
  --filename "option-1.png" --resolution 1K

uv run ~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \
  --prompt "[USER'S EXACT PROMPT]" \
  --filename "option-2.png" --resolution 1K

uv run ~/.npm-global/lib/node_modules/clawdbot/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \
  --prompt "[USER'S EXACT PROMPT]" \
  --filename "option-3.png" --resolution 1K

Step 3: Send All 3 Images Labeled 1, 2, 3

Send each image with just the number:

  • 1 [image]
  • 2 [image]
  • 3 [image]

NO descriptions. NO creativity. Just 1, 2, 3 and the images.

Step 4: User Picks or Gives Feedback

  • "2" → Done, that's the winner
  • "1 but warmer colors" → Generate 3 MORE with their feedback applied
  • "none, try again" → Generate 3 more with same prompt

Key: Feedback on any option = 3 new images with that feedback applied

Example

User: make me an image of a cat wearing a top hat

You: Generate 3 images using that exact prompt, send as 1, 2, 3

User: 2 but bigger hat

You: Generate 3 MORE images with "bigger hat" added to prompt, send as 1, 2, 3

User: 3

You: 👍

Rules

  1. Always 3 images - Same prompt, 3 outputs
  2. No creativity - Use user's exact prompt
  3. Label 1, 2, 3 - No descriptions
  4. Feedback = 3 more - Any edit request generates 3 new options

API Key

Uses GEMINI_API_KEY from environment or openclaw config.

平台分布

OpenClaw

81.14%
按下载量换算8,137

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

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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