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Agent Skill · 研究检索

oz(盎司)

oz 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。

oz 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 18,430。

总安装 6,092周安装 259GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,134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
1.1.0

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:oz(盎司)
来源仓库:https://github.com/in-liberty420/oz
安装命令:
openclaw skills install oz
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 oz

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。

分派编码任务至 Warp Oz 云代理,集成多 Agent 协作管道。适合分布式开发团队通过聊天协调编程工作流。oz 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。包含 Bash 包装器覆盖全部 Oz API 端点。需申请 Oz 云代理访问权限并绑定计费账户。任务执行结果依赖远程服务器性能,可能存在延迟。

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 oz;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

oz 怎么安装?

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

oz 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。

oz 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。

oz 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。

oz 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,092 次,近一周安装 259 次,下载 2,134 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。

oz 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
oz

盎司 · 本页

6,092—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
oz
description
Dispatch coding tasks to Warp Oz cloud agents and chain them into multi-agent pipelines — all from chat. Includes a bash wrapper covering every Oz API endpoint (runs, schedules, artifacts, agents) and a Python pipeline orchestrator that chains specialized agents (e.g., architect → developer → security → red-teamer) with automatic severity-based retry loops. Use when you want to kick off cloud coding agents, poll run status, manage cron schedules, run multi-turn conversations in a shared sandbox, or orchestrate multi-agent review pipelines. NOT for local Warp terminal usage.
metadata

Oz Cloud Agent Orchestration

Turn your OpenClaw agent into a development team manager. Dispatch coding tasks to Warp Oz cloud agents from chat, chain them into multi-stage pipelines, and get PRs back — no IDE required.

What you get:

  • oz-api.sh — bash wrapper covering every Oz API endpoint (runs, polls, schedules, artifacts, agents)
  • orchestrator.py — Python pipeline runner that chains agents with automatic severity-based retry loops
  • references/agent-roles.md — battle-tested base prompts for 6 specialized agent roles

Example pipeline: "Build a market maker" →

  1. Architect designs the system → ARCHITECTURE.md + PR
  2. Trading engineer implements it → 10 modules, 36 tests, PR
  3. Security engineer reviews → finds 1 critical, 2 high
  4. Red teamer attacks → finds 2 more exploits
  5. Orchestrator auto-loops developer on critical findings

All from a single command. Each agent runs in an isolated Docker container with your repo cloned.

Setup

  1. Get a Warp API key from app.warp.dev → Settings → API Keys
  2. export WARP_API_KEY=wk-... (or set OP_WARP_REFERENCE for 1Password)
  3. Create an environment at oz.warp.dev and note the ID

Quick Start

# Kick off a single agent
oz-api.sh run "Implement user authentication" --env YOUR_ENV_ID --name developer

# Poll until done
oz-api.sh poll <run_id>

# Run a full pipeline (architect → developer → security → red-teamer)
python3 orchestrator.py \
  --env YOUR_ENV_ID \
  --task "Build a REST API for user management" \
  --stages architect,developer,security-engineer,red-teamer \
  --skill-prefix owner/repo-name

Commands

# Runs
oz-api.sh run "prompt" [--env ID] [--name N] [--base-prompt T] [--model M] [--title T] [--team] [--skill S] [--conversation-id ID] [--interactive]
oz-api.sh status <run_id>
oz-api.sh list [--state S] [--limit N] [--name N] [--source S]
oz-api.sh poll <run_id> [--interval 10] [--timeout 600]
oz-api.sh cancel <run_id>

# Artifacts & sessions
oz-api.sh artifacts <artifact_uid>
oz-api.sh agents
oz-api.sh session-link <session_uuid>

# Schedules
oz-api.sh schedule-create "prompt" --cron "EXPR" --name "N" [--env ID] [--base-prompt T] [--disabled]
oz-api.sh schedule-list
oz-api.sh schedule-get <id>
oz-api.sh schedule-update <id> --cron "EXPR" --name "N" [--prompt T] [--env ID] [--enabled true|false]
oz-api.sh schedule-delete <id>
oz-api.sh schedule-pause <id>
oz-api.sh schedule-resume <id>

Multi-Turn Conversations

Use --conversation-id to continue where a previous run left off (same sandbox, same context):

# First run returns conversation_id in response
oz-api.sh run "Build the auth module" --env ID --name developer
# Continue in same session
oz-api.sh run "Now add rate limiting" --conversation-id <conversation_id>

Pipeline Orchestrator

orchestrator.py chains agent runs in sequence with:

  • Automatic context forwarding — each stage gets the previous stage's summary + session link
  • Severity detection — parses status messages for CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW findings
  • Retry loops — auto-loops back to the developer when reviewers find critical/high issues (configurable max retries)
  • Shared sandbox — optional conversation_id sharing so agents continue in the same environment
  • JSON summary — outputs structured pipeline results to stdout
python3 orchestrator.py \
  --env YOUR_ENV_ID \
  --task "Your task description" \
  --stages architect,developer,security-engineer,red-teamer \
  --skill-prefix owner/repo-name \
  --poll-interval 15 \
  --poll-timeout 5400 \
  --max-retries 2 \
  --no-conversation  # optional: isolate each stage's sandbox

Custom Agent Roles

Define specialized agents by pushing .agents/skills/<name>/SKILL.md to your repo. Oz auto-discovers them. See references/agent-roles.md for 6 production-tested role prompts (architect, trading-engineer, quant, security-engineer, red-teamer, risk-manager).

Known Limitations

  • Cancel returns 422 on Docker sandbox workers (Warp-side limitation)
  • Artifacts endpoint returns 500 (not 404) for nonexistent UIDs
  • No API endpoint to list/manage environments — use oz.warp.dev GUI

Reference

  • API endpoints & schemas: references/api.md
  • Agent role base prompts: references/agent-roles.md
  • Creating Warp skills in repos: references/api.md → "Warp Skills via Git" section

平台分布

OpenClaw

91.07%
按下载量换算1,943

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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