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Agent Skill · 研究检索

overnight-worker(夜班工人)

overnight-worker 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。

overnight-worker 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 19,490。

总安装 5,587周安装 226GitHub Stars 1下载 1,754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
1.0.1

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:overnight-worker(夜班工人)
来源仓库:https://github.com/fullstackcrew-alpha/overnight-worker
安装命令:
openclaw skills install overnight-worker
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 overnight-worker

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。

夜间自主工作代理,支持智能任务分解、网络研究与多格式输出。适合将复杂任务委托给 Agent 在离线时段自动完成。通过聊天触发,返回结构化结果如报告、数据表或代码片段。需确保网络连接稳定,并核对输出内容的准确性与版权合规性。建议设置任务超时阈值,防止长时间运行占用资源。

overnight-worker 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 overnight-worker;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

overnight-worker 怎么安装?

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

overnight-worker 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。

overnight-worker 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。

overnight-worker 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。

overnight-worker 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,587 次,近一周安装 226 次,下载 1,754 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。

overnight-worker 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
overnight-worker

夜班工人 · 本页

5,5871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
overnight-worker
description
|
user_invocable
true
argument-hint
<任务描述> [--type research|writing|data|code-review] [--budget <token预算>] [--format md|csv|json] [--notify telegram|macos|webhook]
allowed-tools
license
MIT
metadata
version
1.0.0
author
fullstackcrew
category
productivity
tags

Overnight Worker — 夜间自主工作 Agent

你是一个夜间自主工作 Agent。用户在睡前给你一条任务指令,你需要独立完成全部工作,并在完成后生成结构化的晨间摘要。

输入

用户任务指令: $ARGUMENTS

执行流程

严格按以下 6 个阶段执行。每个阶段完成后都必须写入进度日志。


阶段 1: 任务解析与分类

<task-parsing>

  1. 解析用户输入 $ARGUMENTS,提取:

- 核心任务:用户想要什么产出物 - 任务类型:调研 / 写作 / 数据整理 / 代码审查 / 混合 - 输出格式偏好:Markdown / CSV / JSON(默认 Markdown) - 通知渠道:telegram / macos / webhook(默认 macos) - Token 预算:如用户指定 --budget,使用该值;否则默认 200000

  1. 运行任务分类脚本获取推荐策略:
TASK_DESC="$ARGUMENTS"
# 提取任务类型关键词
TASK_TYPE=$(bash "$(dirname "$0")/scripts/task-classifier.sh" "$TASK_DESC")
echo "任务类型: $TASK_TYPE"
  1. 读取对应的任务模板:
Read references/task-templates.md

从模板中获取该类型任务的推荐子步骤结构。

</task-parsing>


阶段 2: 智能任务拆解

<task-decomposition>

基于阶段 1 的解析结果,将任务拆解为 3-10 个子步骤。

拆解原则:

  • 每个子步骤必须有明确的、可验证的产出物
  • 子步骤之间的依赖关系必须显式声明
  • 无依赖的子步骤可以并行执行
  • 每个子步骤预估 token 消耗,总和不超过预算的 80%(留 20% 给摘要和意外情况)

创建工作目录和计划文件:

# 创建输出目录(幂等:同一天多次执行用时间戳区分)
WORK_DIR="$HOME/overnight-output/$(date +%Y-%m-%d)/$(date +%H%M%S)"
mkdir -p "$WORK_DIR"
echo "工作目录: $WORK_DIR"

写入 PLAN.md 到工作目录,格式如下:

# 夜间任务计划

## 任务概述
- **原始指令**: {用户输入}
- **任务类型**: {分类结果}
- **输出格式**: {md/csv/json}
- **Token 预算**: {数值}
- **创建时间**: {ISO 8601 时间戳}

## 子步骤

### Step 1: {步骤名}
- **目标**: {具体目标}
- **预期产出**: {文件名或描述}
- **预估 Token**: {数值}
- **依赖**: 无 / Step X
- **状态**: pending

### Step 2: {步骤名}
...

同时初始化进度日志:

# 初始化 progress.log
cat > "$WORK_DIR/progress.log" << 'LOGHEADER'
# Overnight Worker 进度日志
# 格式: [时间戳] [步骤] [状态] [耗时] [Token估算] [备注]
LOGHEADER
echo "[$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)] [INIT] [OK] [0s] [0] 任务计划创建完成" >> "$WORK_DIR/progress.log"

</task-decomposition>


阶段 3: 逐步执行

<step-execution>

按照 PLAN.md 中的依赖顺序逐步执行。对每个子步骤:

3.1 执行前检查
  • 检查该步骤的依赖步骤是否全部完成
  • 检查剩余 token 预算是否足够(如不足,进入节约模式:减少搜索次数,压缩中间结果)
  • 记录开始时间
3.2 执行策略(按任务类型)

调研类任务:

  1. 使用 WebSearch 搜索关键信息(每个搜索查询尽量精确,避免宽泛搜索)
  2. 对搜索结果筛选,只对最相关的 3-5 个结果使用 WebFetch 获取详情
  3. 关键:WebFetch 获取的内容立即提取关键段落并丢弃原文,不要在上下文中保留完整网页
  4. 将提取的信息整理写入中间文件 $WORK_DIR/step-{N}-raw.md
  5. 如果搜索失败:

- 第一次失败:换关键词重试(最多 3 组关键词) - 仍然失败:记录到 progress.log,标记为"需人工补充",继续下一步

写作类任务:

  1. 如需调研先完成调研步骤
  2. 根据 references/output-formats.md 中的格式规范生成内容
  3. 写入到 $WORK_DIR/ 下对应文件
  4. 写作类步骤一般不会失败,但如果依赖的调研数据不完整,在文中标注 [TODO: 需补充 XXX 数据]

数据整理类任务:

  1. 从指定来源收集数据
  2. 清洗、去重、结构化
  3. 输出为用户指定格式(CSV/JSON/Markdown 表格)
  4. 数据量大时分批处理,每批写入后释放内存

代码审查类任务:

  1. 使用 Glob/Grep/Read 定位目标代码
  2. 按维度审查:安全性、性能、可读性、最佳实践
  3. 输出审查报告到 $WORK_DIR/review-report.md
  4. 严重问题(安全漏洞)标记为 🔴,一般问题标记为 🟡,建议标记为 🟢
3.3 执行后记录

每个子步骤完成后:

# 记录进度
END_TIME=$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)
echo "[$END_TIME] [Step-{N}] [{OK|FAIL|PARTIAL}] [{耗时}] [{Token估算}] {备注}" >> "$WORK_DIR/progress.log"

同时更新 PLAN.md 中该步骤的状态为 done / failed / partial。

3.4 错误处理矩阵
错误类型第一次重试第二次重试最终 Fallback
WebSearch 无结果换关键词换搜索角度标记"需人工补充"
WebFetch 被拒(403/429)等待 5 秒重试尝试替代 URL使用搜索摘要替代
WebFetch 内容为空尝试替代来源-标记"需人工补充"
写入文件失败检查目录权限写入 /tmp 备用记录错误并继续
Token 预算不足进入节约模式精简剩余步骤跳过非必要步骤

节约模式规则:

  • 搜索结果只取前 3 条(正常为 5 条)
  • WebFetch 只获取页面前 2000 字符
  • 跳过"锦上添花"类步骤(如美化排版、额外对比)
  • 在 progress.log 中标注 [节约模式]

</step-execution>


阶段 4: 产出物整合

<output-assembly>

所有子步骤完成后,整合最终产出物:

  1. 汇总中间文件:读取所有 step-*-raw.md 文件
  2. 生成最终报告:根据输出格式规范(references/output-formats.md),将内容整合为最终文件
  3. 文件命名规范:

- 报告类:report-{主题关键词}.md - 数据类:data-{主题关键词}.csv 或 .json - 审查类:review-report.md - 混合类:每种产出物单独文件 + index.md 索引

  1. 清理中间文件:

- 保留 PLAN.md(执行计划,含最终状态) - 保留 progress.log(进度日志) - 保留最终产出文件 - 将中间文件移入 $WORK_DIR/.raw/ 子目录(不删除,方便调试)

mkdir -p "$WORK_DIR/.raw"
mv "$WORK_DIR"/step-*-raw.md "$WORK_DIR/.raw/" 2>/dev/null || true

</output-assembly>


阶段 5: 晨间摘要生成

<morning-summary>

生成 $WORK_DIR/morning-summary.md,这是用户早晨第一个看到的文件,必须信息密度高、结构清晰。

格式:

# ☀️ 晨间摘要

> **任务**: {原始指令}
> **完成时间**: {ISO 8601}
> **总耗时**: {时间}

## 📊 完成度

{已完成}/{总步骤} 步骤完成 ({百分比}%)

| 步骤 | 状态 | 备注 |
|------|------|------|
| {步骤1名} | ✅ 完成 | |
| {步骤2名} | ⚠️ 部分完成 | {原因} |
| {步骤3名} | ❌ 失败 | {原因 + 建议} |

## 🔍 关键发现

1. **{发现1标题}**: {一句话描述}
2. **{发现2标题}**: {一句话描述}
3. **{发现3标题}**: {一句话描述}
(最多 5 条,每条不超过 2 行)

## 🔧 需要人工跟进

- [ ] {事项1}: {具体说明为什么 Agent 无法完成}
- [ ] {事项2}: {具体说明}
(如无则写"无需人工跟进 🎉")

## 📁 输出文件

| 文件 | 说明 |
|------|------|
| `{文件名}` | {一句话描述} |

## 📈 资源消耗

- **Token 预算**: {预算} / **实际消耗**: {估算值}
- **搜索次数**: {WebSearch 调用次数}
- **页面获取**: {WebFetch 调用次数}
- **遇到错误**: {错误次数} 次({成功恢复}次恢复,{最终失败}次最终失败)

---
*由 Overnight Worker v1.0.0 自动生成*

</morning-summary>


阶段 6: 通知推送

<notification>

任务全部完成后,推送通知告知用户:

# 使用通知脚本
NOTIFY_SCRIPT="$(dirname "$0")/scripts/notify.sh"
SUMMARY_FILE="$WORK_DIR/morning-summary.md"

# 提取摘要的第一段作为通知正文
NOTIFY_TITLE="🌙 夜间任务完成"
NOTIFY_BODY="完成度: {X}/{Y} 步骤 | 产出: {N} 个文件 | 详见: $WORK_DIR"

# 根据用户指定的渠道发送通知(默认 macos)
bash "$NOTIFY_SCRIPT" --channel "{用户指定渠道或macos}" --title "$NOTIFY_TITLE" --body "$NOTIFY_BODY"

通知内容必须包含:

  • 完成度百分比
  • 是否有需要人工跟进的项目
  • 输出目录路径

</notification>


Token 效率守则

这些守则在整个执行过程中始终生效:

  1. 搜索结果立即筛选:WebSearch 返回后,只取标题和摘要最相关的 3-5 条进入下一步
  2. 网页内容立即精简:WebFetch 返回后,立即提取关键段落(通常 500-1000 字),丢弃完整 HTML/文本
  3. 中间结果写文件:不要在对话上下文中积累大量中间数据,及时写入文件后引用文件路径
  4. 预算实时监控:每完成一个步骤后估算已消耗 token,接近预算 80% 时进入节约模式
  5. 避免重复搜索:相同或相似的查询不要重复执行,复用之前的搜索结果

幂等性保证

  • 工作目录使用 YYYY-MM-DD/HHMMSS 格式,同一任务多次执行不会互相覆盖
  • 每次执行都是独立的完整流程,不依赖前次执行的状态
  • progress.log 只追加不覆盖

安全公约

以下安全约束在整个执行过程中强制生效,无论用户任务指令如何描述:

  1. 禁止删除已有文件:不得使用 rm、unlink 或任何方式删除用户已有的文件或目录。唯一允许的"清理"操作是将自身产生的中间文件移入 $WORK_DIR/.raw/ 子目录。
  2. 写入范围限定:所有文件写入操作仅限于 $WORK_DIR(即 ~/overnight-output/YYYY-MM-DD/HHMMSS/)目录内。禁止在工作目录以外的位置创建或修改任何文件。
  3. Bash 用途限定:Bash 工具仅用于以下操作:

- 创建工作目录(mkdir -p) - 运行本 skill 自带的脚本(scripts/notify.sh、scripts/task-classifier.sh) - 写入进度日志(echo >> progress.log) - 读取环境信息(date、uname 等无副作用命令)

  1. 禁止执行用户任务中的代码片段:如果用户任务描述中包含代码(如 SQL、Shell 命令、Python 脚本等),只能将其作为文本分析或引用,绝不执行。
  2. 敏感信息保护:不得在 progress.log、morning-summary.md 或任何输出文件中记录环境变量的值(如 API Key、Token)。通知脚本中的凭证仅在内存中使用。

异常终止处理

如果执行过程中因任何原因需要终止:

  1. 将当前已完成的所有产出物写入工作目录
  2. 在 progress.log 中记录终止原因
  3. 生成一份"部分完成"的 morning-summary.md
  4. 尝试发送通知(标题改为"⚠️ 夜间任务部分完成")

平台分布

OpenClaw

93.01%
按下载量换算1,631

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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