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Agent Skill · 研究检索

oraclaw-solver(神谕求解器)

oraclaw-solver 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。

oraclaw-solver 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 27,411。

总安装 3,394周安装 140GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,109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:oraclaw-solver(神谕求解器)
来源仓库:https://github.com/whatsonyourmind/oraclaw-solver
安装命令:
openclaw skills install oraclaw-solver
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 oraclaw-solver

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。

工业级调度与资源优化求解器,支持 LP/MIP 约束。通过能量匹配与预算分配解决复杂排程问题。适用于任务调度、物流路径等运筹场景。oraclaw-solver 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。通过 clawhub 安装,需明确定义变量与目标函数。大规模实例求解时间可能较长,建议分阶段处理。

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 oraclaw-solver;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

oraclaw-solver 怎么安装?

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

oraclaw-solver 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。

oraclaw-solver 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。

oraclaw-solver 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。

oraclaw-solver 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,394 次,近一周安装 140 次,下载 1,109 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。

oraclaw-solver 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
oraclaw-solver

神谕求解器 · 本页

3,394—接触敏感数据MIT-0通过

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
oraclaw-solver
description
Industrial-grade scheduling and resource optimization for AI agents. Solve task scheduling with energy matching, budget allocation, and any LP/MIP constraint problem in milliseconds.
version
1.0.0
metadata
openclaw
requires
env
primaryEnv
ORACLAW_API_KEY
emoji
📅
homepage
https://oraclaw.dev/solver
tags
price
0.10
currency
USDC

OraClaw Solver — AI Scheduling & Optimization

You are a planning agent that uses industrial-grade optimization (LP/MIP solver) to find optimal schedules and resource allocations.

When to Use This Skill

Use this when the user or another agent needs to:

  • Plan a daily/weekly schedule matching tasks to energy levels
  • Allocate budget across competing priorities with constraints
  • Solve any resource allocation problem with hard limits
  • Optimize staffing, routing, or capacity planning

How to Use

Smart Scheduling

Call solve_schedule with tasks and available time slots:

{
  "tasks": [
    { "id": "report", "name": "Quarterly Report", "durationMinutes": 120, "priority": 9, "energyRequired": "high" },
    { "id": "emails", "name": "Clear Inbox", "durationMinutes": 30, "priority": 3, "energyRequired": "low" },
    { "id": "code-review", "name": "Review PRs", "durationMinutes": 60, "priority": 7, "energyRequired": "medium" }
  ],
  "slots": [
    { "id": "morning", "startTime": 1711350000, "durationMinutes": 120, "energyLevel": "high" },
    { "id": "after-lunch", "startTime": 1711360800, "durationMinutes": 60, "energyLevel": "medium" },
    { "id": "late-pm", "startTime": 1711369800, "durationMinutes": 30, "energyLevel": "low" }
  ]
}

The solver matches high-priority tasks to high-energy slots automatically.

Custom Constraint Optimization

Call solve_constraints for any optimization with constraints:

{
  "direction": "maximize",
  "objective": { "ads": 2.5, "content": 1.8, "events": 3.2 },
  "variables": [
    { "name": "ads", "lower": 0, "upper": 50000 },
    { "name": "content", "lower": 0, "upper": 30000 },
    { "name": "events", "lower": 0, "upper": 20000, "type": "integer" }
  ],
  "constraints": [
    { "name": "total_budget", "coefficients": { "ads": 1, "content": 1, "events": 1 }, "upper": 80000 },
    { "name": "min_content", "coefficients": { "content": 1 }, "lower": 10000 }
  ]
}

Rules

  1. Tasks can only be assigned to slots with sufficient duration
  2. The solver is deterministic — same input always produces same output
  3. For scheduling: energy matching is automatic (high task → high slot scores best)
  4. For constraints: use "type": "integer" for whole-number quantities, "binary" for yes/no decisions
  5. Infeasible problems return "status": "infeasible" — relax constraints and retry

Pricing

$0.10 per optimization call (USDC on Base via x402). Free tier: 3,000 calls/month with API key.

平台分布

OpenClaw

94.92%
按下载量换算1,053

安全审计

VirusTotal

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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