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Agent Skill · 研究检索

neurico(neurico 分析)

neurico 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。

neurico 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 17,317。

总安装 6,674周安装 270GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,095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
0.2.1

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:neurico(neurico 分析)
来源仓库:https://github.com/laoliu5280/neurico
安装命令:
openclaw skills install neurico
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 neurico

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。

neurico 是自主研究框架,协调多个 AI Agent 执行科学实验全流程。适用于 OpenClaw 中开展设计、执行、分析与记录型科研任务。支持多模型协作,自动分配子任务并汇总结果。neurico 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。使用前需配置各 Agent 的凭证与权限,避免安全风险。

建议查看 SOUL.md 模板了解实验设计与复盘机制。

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 neurico;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

neurico 怎么安装?

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

neurico 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。

neurico 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。

neurico 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。

neurico 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,674 次,近一周安装 270 次,下载 2,095 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。

neurico 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
neurico

neurico 分析 · 本页

6,674—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
neurico
version
0.2.0
description
>
tags

NeuriCo

Autonomous AI research framework. Idea in, paper out.

Quick Reference

What it doesTakes a research idea (YAML) and autonomously runs the full research lifecycle: literature review, experiment design, code execution, analysis, paper writing, GitHub push
InputYAML file with 3 required fields: title, domain, hypothesis
OutputCode (src/), results & plots (results/), LaTeX paper (paper_draft/), GitHub repo
ProvidersClaude Code, Codex, Gemini (OAuth login, not API keys)
Installgit clone https://github.com/ChicagoHAI/neurico && cd neurico && ./neurico setup
Sourcegithub.com/ChicagoHAI/neurico — Chicago Human+AI Lab (ChicagoHAI), University of Chicago
LicenseApache 2.0

Requirements

Minimal (one of)

OptionWhat you need
Docker (recommended)git + docker
Nativegit + python>=3.10 + uv

Resource

Access to at least one AI coding CLI (OAuth login required):

Recommended

WhatWhy
GitHub token (classic, repo scope)Auto-creates repos and pushes results. Create here

Optional API Keys

KeyPurpose
OPENAI_API_KEYLLM-based repo naming, IdeaHub fetching, paper-finder
S2_API_KEYSemantic Scholar literature search via paper-finder
OPENROUTER_KEYMulti-model access during experiments
COHERE_API_KEYImproves paper-finder ranking (~7% boost)
HF_TOKENHugging Face private models/datasets
WANDB_API_KEYWeights & Biases experiment tracking

Setup Tiers

  • Basic: CLI login + GITHUB_TOKEN -- full NeuriCo functionality
  • Enhanced: + OPENAI_API_KEY -- LLM repo naming + IdeaHub support
  • Full: + S2_API_KEY (+ optional COHERE_API_KEY) -- paper-finder literature search

Installation

Docker (recommended)

The Docker image is a pre-configured environment with Python, Node.js, AI coding CLIs (Claude Code, Codex, Gemini), and a full LaTeX installation for paper compilation -- so you don't have to install any of these yourself. All experiments run inside this container; nothing is installed on your host system beyond the cloned repo. The image is built from the open-source Dockerfile and hosted on GitHub Container Registry.

git clone https://github.com/ChicagoHAI/neurico && cd neurico
./neurico setup     # pulls Docker image, configures API keys, walks through CLI login

Or step by step:

git clone https://github.com/ChicagoHAI/neurico && cd neurico
docker pull ghcr.io/chicagohai/neurico:latest
docker tag ghcr.io/chicagohai/neurico:latest chicagohai/neurico:latest
./neurico config    # configure API keys
claude              # login to AI CLI (one-time, on host)

Native

git clone https://github.com/ChicagoHAI/neurico && cd neurico
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync
cp .env.example .env   # edit: add your API keys
claude                  # login to AI CLI

Invocation

Fastest: Fetch from IdeaHub and run

./neurico fetch <ideahub_url> --submit --run --provider claude

Browse ideas at IdeaHub, copy the URL, and run the command above. NeuriCo fetches the idea, creates a GitHub repo, runs experiments, writes a paper, and pushes everything.

From a YAML file

./neurico submit path/to/idea.yaml
./neurico run <idea_id> --provider claude

Run options

OptionDescription
`--provider claude\gemini\codex`AI provider (default: claude)
--no-githubRun locally without GitHub integration
--write-paperGenerate LaTeX paper after experiments (default: on)
`--paper-style neurips\icml\acl\ams`Paper format (default: neurips)
--privateCreate private GitHub repository

Input Format

Only 3 fields required:

idea:
  title: "Do LLMs understand causality?"
  domain: artificial_intelligence
  hypothesis: "LLMs can distinguish causal from correlational relationships"

Optional fields: background (papers, datasets, code references), methodology (approach, steps, baselines, metrics), constraints (compute, time, memory, budget), expected_outputs, evaluation_criteria.

Full schema: ideas/schema.yaml

Output Format

workspace/<repo-name>/
  src/            # Python experiment code
  results/        # Metrics, plots, models
  paper_draft/    # LaTeX paper (with --write-paper)
  logs/           # Execution logs
  artifacts/      # Models, checkpoints
  .neurico/       # Original idea spec

Results are automatically pushed to the GitHub repo created during submission.

Supported Domains

DomainExamples
Artificial IntelligenceLLM evaluation, prompt engineering, AI agents
Machine LearningTraining, evaluation, hyperparameter tuning
Data ScienceEDA, statistical analysis, visualization
NLPLanguage model experiments, text analysis
Computer VisionImage processing, object detection
Reinforcement LearningAgent training, policy evaluation
SystemsPerformance benchmarking, optimization
TheoryAlgorithmic analysis, proof verification
Scientific ComputingSimulations, numerical methods

Configuration

./neurico config      # Interactive API key configuration
./neurico setup       # Full setup wizard
./neurico shell       # Interactive shell inside container
./neurico help        # Show all commands

Environment variables go in .env (copy from .env.example). See README for details.

Security

  • No secrets are uploaded. API keys and tokens stay local in your .env file and are never committed, pushed, or sent anywhere beyond the APIs they authenticate with. Sensitive environment variables are explicitly filtered out from all subprocess calls and sanitized from logs.
  • Experiments run inside Docker. The container is isolated from your host system. The only host directories mounted are your config, templates, and workspace output folder.
  • Open source. The entire codebase, including the Dockerfile and install script, is publicly auditable on GitHub.
  • Built by ChicagoHAI — the Human+AI Lab at the University of Chicago.

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

OpenClaw

81.34%
按下载量换算1,704

安全审计

VirusTotal

可疑

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。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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