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Agent Skill · 研究检索

quality-filter-research(质量过滤研究)

quality-filter-research 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。

quality-filter-research 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 10,051。

总安装 13,179周安装 528GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,266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:quality-filter-research(质量过滤研究)
来源仓库:https://github.com/nomorecoding/quality-filter-research
安装命令:
openclaw skills install quality-filter-research
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 quality-filter-research

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。

学术论文质量过滤代理提供严格的评分系统与审核跟踪机制。根据相关性与质量标准筛选论文,适用于研究检索场景。在 OpenClaw 中可通过关键词快速定位候选文献结果。安装命令为 openclaw skills install quality-filter-research。建议查阅来源仓库以了解支持的数据库与过滤维度。

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 quality-filter-research;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

quality-filter-research 怎么安装?

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

quality-filter-research 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。

quality-filter-research 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

quality-filter-research 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。

quality-filter-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 13,179 次,近一周安装 528 次,下载 4,266 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。

quality-filter-research 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
quality-filter-research

质量过滤研究 · 本页

13,179—权限未标注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
quality_filter
description
Academic paper quality filtering agent with rigorous scoring system and comprehensive audit trail. Filters papers based on relevance and quality criteria for research workflows.
author
Claude (克劳德)
version
1.0.0

Quality Filter Skill

This skill provides systematic quality filtering for academic papers with a rigorous scoring system and complete audit trail for research workflows.

Capabilities

  • Relevance Scoring: Evaluates paper relevance based on title and abstract keywords
  • Quality Assessment: Assesses technical quality and experimental rigor
  • Comprehensive Logging: Maintains detailed records of all filtering decisions
  • Manual Recall Support: Preserves filtered papers for potential human review
  • Local File Storage: Saves all results to organized directory structure

Filtering Criteria

Relevance Scoring (Max 3 points)

  • Strong Match (+3): Title contains "music" or "song" keywords
  • Medium Match (+2): Title contains "audio" + "generation"
  • Weak Match (+1): Title has weak but related keywords
  • Negative Scoring: Abstract verification can subtract points (-1 to -3)

Quality Assessment (Max 3 points)

  • High Quality (+3): Complete experiments, multiple baselines, strong results
  • Medium Quality (+2): Experiments present but limited baseline comparison
  • Low Quality (+1): Limited technical contribution or incomplete evaluation

Pass Threshold

  • Minimum Score: 6/10 points required to pass filtering
  • Strong Relevance Override: Papers with clear "music/song generation" focus may pass with lower scores

Workflow Integration

This skill integrates with the broader research workflow:

  1. Input: Raw paper list from arXiv search
  2. Processing: Applies scoring system to each paper
  3. Output: Categorizes papers as "passed" or "filtered"
  4. Audit Trail: Maintains complete record for manual recall

Output Format

Local File Storage

  • Main Log: research/{domain}/quality_filtering/quality_filtering_log.md
  • Append Mode: All results appended to single comprehensive file
  • Directory Structure: Automatically created if missing

Log Structure

Each filtering session includes:

  • Session Header: Date, domain, search parameters
  • Scoring Standards: Detailed criteria used
  • Individual Paper Results: Title, authors, score breakdown, decision
  • Summary Statistics: Pass/fail counts, score distribution
  • Manual Recall Section: List of filtered papers available for human review

Usage Examples

# Filter music generation papers
quality_filter --domain "music_generation" --papers "[paper_list]" --date "2026-02-28"

# Filter with custom threshold
quality_filter --domain "speech_audio" --threshold 5 --papers "[paper_list]"

Files Created

  • research/{domain}/quality_filtering/quality_filtering_log.md (append mode)
  • Directory structure automatically created if missing

Audit Trail Requirements

All filtering decisions must include:

  • Complete score breakdown (relevance + quality components)
  • Clear pass/fail rationale
  • Preservation of filtered papers for manual recall
  • Timestamp and session context

平台分布

OpenClaw

83.03%
按下载量换算3,542

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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