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Agent Skill · 研究检索

openclaw-doc-finder(OpenClaw DOC 查找器)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

openclaw-doc-finder 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 13,703。

总安装 9,156周安装 374GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,932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:openclaw-doc-finder(OpenClaw DOC 查找器)
来源仓库:https://github.com/mslclaw/openclaw-doc-finder
安装命令:
openclaw skills install openclaw-doc-finder
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 openclaw-doc-finder

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。

快速定位 OpenClaw 官方文档与关键命令的专家工具。适用于通道接入、技能安装与故障排除问题。openclaw-doc-finder 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。提供精确 URL 与操作指引,减少查阅时间。

通过 clawhub 安装,需保持网络连通以访问 docs.openclaw.ai。回答时应区分已知信息与待验证操作,避免误导。

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 openclaw-doc-finder;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

openclaw-doc-finder 怎么安装?

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

openclaw-doc-finder 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。

openclaw-doc-finder 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。

openclaw-doc-finder 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。

openclaw-doc-finder 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,156 次,近一周安装 374 次,下载 2,932 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。

openclaw-doc-finder 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
openclaw-doc-finder

OpenClaw DOC 查找器 · 本页

9,156—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
openclaw-doc-finder
description
OpenClaw 官方文档检索专家。

openclaw-doc-finder

OpenClaw 官方文档检索技能。识别用户意图,路由到正确文档,给出精确 URL + 关键命令片段。

检索流程(Pipeline)

用户问题 → 意图识别 → 诊断决策树(可选)→ 文档路由 → 本地片段 → 缓存命中 → 远程拉取 → 回答 → 记录速查

严格顺序,不得跳步:

  1. 意图识别:解析用户问题,判断属于哪个场景类别
  2. 诊断决策树(可选):如问题模糊("任务卡住"、"没有反应"),先用 references/diagnostic-tree.md 引导用户细化
  3. 文档路由:查 references/doc-index.md 定位目标文档列表
  4. 本地片段优先:检查 references/ 已有片段
  5. 缓存命中:检查 references/fetched/<doc-name>.md 是否已有缓存且未过期(7 天内)
  6. 远程拉取:本地/缓存均无 → 按"远程拉取规则"拉取,成功后自动缓存
  7. 版本检查:回答结尾检查 VERSION
  8. 记录速查:将问题与结论追加到 references/doc-lookups.md

意图识别规则

见 references/doc-index.md 的「意图→文档路由表」。优先精确匹配场景关键词。

常见场景映射:

场景目标文档
首次安装 / 开始上手start/getting-started.md / start/quickstart.md
gateway 配置 / 配置文件gateway/configuration.md
gateway 配置项详解gateway/configuration-reference.md
通道接入(Discord/Telegram/飞书等)channels/index.md + 对应通道文档
技能安装 / clawhub / skillhubtools/clawhub 或 start/hubs.md
故障排除 / 报错gateway/troubleshooting.md / channels/troubleshooting.md
凭证 / secrets / API keygateway/secrets.md
模型配置 / 供应商providers/ 目录 + gateway/configuration.md
CLI 命令用法cli/ 目录
openclaw doctorgateway/doctor.md
安全策略 / 权限gateway/security/ + gateway/sandboxing.md
远程访问 / VPS 部署gateway/remote.md + vps.md
心跳 / 自动化任务gateway/heartbeat.md + cron-jobs
节点配对 / 移动端nodes/ 目录
任务阻塞 / 队列 / 并发concepts/queue.md + references/diagnostic-tree.md

本地片段优先级

  • references/doc-index.md — 始终可用,路由总表
  • references/diagnostic-tree.md — 新增"症状→排查路径"决策树
  • references/config-guide.md — gateway 配置高频片段
  • references/troubleshoot.md — 常见报错速查
  • references/doc-lookups.md — 已查阅问题速查(查阅前优先检查)
  • references/fetched/<doc-name>.md — 新增已缓存的远程文档(7 天有效期)

远程拉取规则

拉取顺序(降级策略)

当本地和缓存均无目标内容时,按以下顺序尝试:

1. web_fetch
   ↓ 失败(Blocked / 网络错误)
2. firecrawl_scrape
   ↓ 失败(Blocked / 超时)
3. exec → curl(最终兜底)
   ↓ 失败
4. 提供手动查询链接

curl 降级命令模板

# 文档 URL 格式:https://docs.openclaw.ai/<path>
# 用 curl 拉取并提取正文(去除 HTML 标签)
curl -sL "<完整URL>" | python3 -c "
import sys, re
html = sys.stdin.read()
html = re.sub(r'<script[^>]*>.*?</script>', '', html, flags=re.DOTALL)
html = re.sub(r'<style[^>]*>.*?</style>', '', html, flags=re.DOTALL)
text = re.sub(r'<[^>]+>', ' ', html)
text = re.sub(r'&nbsp;', ' ', text)
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
# 提取核心内容(从第一个段落开始)
idx = text.find('。') if '。' in text else text.find('. ')
if idx > 0: print(text[idx:idx+3000])
"

自动缓存规则

  • 缓存目录:references/fetched/
  • 命名规范:<doc-name>.<timestamp>.md>(如 queue.20260405.md)
  • 有效期:7 天(自动清理过期缓存)
  • 写入时机:远程拉取成功后立即写入

无法拉取时的兜底

如三种方式均失败,回答格式:

⚠️ 无法自动拉取文档(网络限制)。请手动查看: - 文档地址:https://docs.openclaw.ai/<path> - 文档站搜索:https://docs.openclaw.ai/search?q=<关键词>

版本管理

  • 版本文件:VERSION(语义化版本,格式 v1.0.0)
  • 每次更新 references/ 内容,必须同步更新 VERSION
  • 大版本更新(文档 breaking changes):主版本号 +1,并记录 CHANGELOG

版本同步策略(优化)

不要在每次回答前都运行 sync-version.py(开销太大)。

正确做法:

  • 技能初始化时检查一次(后台静默执行)
  • 用户手动触发:/openclaw_doc_finder_check
  • OpenClaw 大版本升级后主动提醒
# 手动触发版本同步(干跑)
python3 scripts/sync-version.py --dry-run

# 执行同步
python3 scripts/sync-version.py

输出格式规范

回答必须包含:

  1. 文档标题 + 完整 URL(https://docs.openclaw.ai/<path>)
  2. 关键命令(从文档中提取的 CLI 命令,用 ```bash 包裹)
  3. 配置片段(关键配置项示例)
  4. 版本提示(如已拉取最新内容,提醒技能版本)

当无法拉取时:

⚠️ 无法自动拉取文档。请手动查看:
- https://docs.openclaw.ai/<path>

当问题模糊时(先用决策树引导):

在给出具体文档之前,我需要先确认一下:
[引用 diagnostic-tree.md 中的关键问题]

禁止:

  • 不带 URL 的泛泛回答
  • 混用多个不相关的文档链接

速查记录规则

每次使用本技能查询文档后,必须将问题与结论追加到 references/doc-lookups.md:

  • 已有相同问题记录 → 更新对应条目而非重复追加
  • 新问题 → 在对应分类下按格式追加
  • 记录内容:问题、官方结论、相关文档路径、查阅时间
  • 这样下次遇到同类问题时可直接复用,无需重复查阅

CHANGELOG

v1.2.0

  • 新增:远程拉取降级策略(web_fetch → firecrawl → curl)
  • 新增:自动缓存机制(references/fetched/,7 天有效期)
  • 新增:诊断决策树(references/diagnostic-tree.md)
  • 优化:版本同步改为手动触发,不再每次回答前执行
  • 新增:无法拉取时的兜底说明

v1.1.0

  • 优化触发条件:增加主条件+排除场景结构
  • 提升激活准确性,防止误触发其他专业技能场景

平台分布

OpenClaw

71.53%
按下载量换算2,097

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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