Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

online-price-comparison(网上价格比较)

online-price-comparison 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。

online-price-comparison 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 27,829。

总安装 3,326周安装 140GitHub Stars 1下载 1,165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
1.0.0

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:online-price-comparison(网上价格比较)
来源仓库:https://github.com/archroad/online-price-comparison
安装命令:
openclaw skills install online-price-comparison
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 online-price-comparison

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。

人工智能驱动的购物助手。通过文本或图像搜索产品,并在 Amazon、Google Shopping 和品牌商店中找到最优惠的价格。

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 online-price-comparison;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

    它需要需要联网,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

online-price-comparison 怎么安装?

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

online-price-comparison 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。

online-price-comparison 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

online-price-comparison 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。

online-price-comparison 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,326 次,近一周安装 140 次,下载 1,165 次,GitHub 1 星。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。

online-price-comparison 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
online-price-comparison

网上价格比较 · 本页

3,3261需要联网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
shopgeni
description
>
version
1.0.0
user-invocable
true
tags
[shopping, fashion, price-comparison, recommendations, ai]
metadata
openclaw
requires
bins
emoji
🛍️
os
[darwin, linux]

ShopGeni — AI Shopping Assistant

ShopGeni exposes two AI-powered shopping capabilities:

  1. Item Recommendation — natural-language and visual product search
  2. Price Comparison — find the best price for a product across Amazon, Google Shopping, and brand stores

1. Item Recommendation

Search for products using natural language or a product image.

Triggers: "find me a dress", "show sneakers under $100", "recommend a blue denim jacket", "what shoes match this outfit?"

Text search:

python3 $SKILL_PATH/scripts/shopgeni.py \
  --query "blue running shoes under $120"

Visual search (image file):

python3 $SKILL_PATH/scripts/shopgeni.py \
  --image "/path/to/photo.jpg" \
  --query "find similar products"

2. Price Comparison

Find the best price for a specific product across multiple stores.

Triggers: "find best price for X", "compare prices for X", "where can I buy X cheapest"

Text query:

python3 $SKILL_PATH/scripts/shopgeni.py \
  --query "find best price for Nike Air Force 1 white"

From a product URL: Extract the product name and brand from the URL yourself, then pass as --query. Do not pass URLs to the script — the backend searches by keyword.

Query construction: Build the richest possible query from available product attributes — include brand, product name, and any of: style number, color, gender, category. More specific queries yield better results. Examples:

  • "find best price for Reebok Women's Zignition Running Shoes Black/White"
  • "find best price for Nike Air Force 1 Low Men's Sneaker White style 100074219"
  • "find best price for Adidas Response Super Women's Running Shoes"

With image URL (recommended for better accuracy): Pass --image-url with the product image URL. The backend uses it for visual similarity ranking. If the user searched for products first, use the image field from that recommendation:

python3 $SKILL_PATH/scripts/shopgeni.py \
  --query "find best price for Reebok Women's Zignition Running Shoes Black/White" \
  --image-url "https://example.com/product-image.jpg"

From a local image file:

python3 $SKILL_PATH/scripts/shopgeni.py \
  --image "/path/to/product.jpg" \
  --query "find best prices for this product"

Follow-up Queries

Pass --thread-id to continue a conversation:

python3 $SKILL_PATH/scripts/shopgeni.py \
  --query "show me similar ones in red" \
  --thread-id "previous-thread-uuid"

Response JSON

{
  "intent": "item | price_comparison",
  "content": "assistant response text",
  "thread_id": "uuid",
  "recommendations": [
    {
      "id": "...",
      "name": "Product Name",
      "brand": "Brand",
      "merchant": "Store Name",
      "price": "$99.99",
      "image": "https://...",
      "category": "shoes",
      "product_url": "https://www.beyondstyle.us/prod?id=..."
    }
  ],
  "price_comparison": {
    "candidates": [
      {
        "name": "Product Name",
        "price": "$89.99",
        "source": "Amazon",
        "buy_url": "https://..."
      }
    ]
  }
}

Display Guidelines

  • Item recommendations: Show as a markdown table or bullet list with name, brand, price, and link
  • Price comparison: Show as a ranked table: Rank | Store | Price | Link
  • Always show the content field as the assistant's main response
  • Save thread_id from the response if the user may want to follow up

平台分布

OpenClaw

85.03%
按下载量换算991

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。

继续浏览同类 Skills