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Agent Skill · 研究检索

batch-processing(批处理)

batch-processing 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。

batch-processing 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 12,241。

总安装 10,453周安装 427GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,348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:batch-processing(批处理)
来源仓库:https://github.com/qwe123sddfsdfs/batch-processing
安装命令:
openclaw skills install batch-processing
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 batch-processing

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。

DataLoader模式用于批处理,解决N+1查询问题。通过批处理和缓存将数据库/API 调用从 N+1 减少到 2。

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 batch-processing;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

    它需要需要联网,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

batch-processing 怎么安装?

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

batch-processing 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。

batch-processing 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

batch-processing 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。

batch-processing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 10,453 次,近一周安装 427 次,下载 3,348 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。

batch-processing 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

  • 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

  • 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
batch-processing

批处理 · 本页

10,453—需要联网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
batch-processing
description
DataLoader pattern for batch processing to solve N+1 query problems. Reduces database/API calls from N+1 to 2 by batching and caching.

Batch Processing with DataLoader

Solve N+1 query problems using the DataLoader pattern. This skill provides utilities for batching database queries, API calls, or any expensive operations.

Problem: N+1 Query

// BAD: N+1 queries (1 for list + N for each item)
const users = await db.query('SELECT * FROM users');
for (const user of users) {
  const posts = await db.query('SELECT * FROM posts WHERE user_id = ?', [user.id]);
  user.posts = posts;
}
// Total queries: 1 + N (where N = number of users)

Solution: DataLoader Pattern

// GOOD: 2 queries total using batching
const DataLoader = require('./batch-processing/dataloader.js');

const userLoader = new DataLoader(async (userIds) => {
  // Batch load all users in one query
  const users = await db.query('SELECT * FROM users WHERE id IN (?)', [userIds]);
  return userIds.map(id => users.find(u => u.id === id));
});

const postLoader = new DataLoader(async (userIdss) => {
  // Batch load posts for multiple users
  const allPosts = await db.query('SELECT * FROM posts WHERE user_id IN (?)', [userIdss.flat()]);
  return userIdss.map(ids => allPosts.filter(p => ids.includes(p.user_id)));
});

// Usage - automatically batches concurrent requests
const users = await Promise.all(userIds.map(id => userLoader.load(id)));
const posts = await Promise.all(userIds.map(id => postLoader.load(id)));
// Total queries: 2 (regardless of N)

Core API

DataLoader Constructor

const loader = new DataLoader(batchLoadFn, options);

batchLoadFn: async (keys) => values

  • Receives array of keys
  • Must return array of values in same order
  • Can return null/undefined for missing keys

options (optional):

  • maxBatchSize: Maximum keys per batch (default: 100)
  • batchScheduleMs: Delay to collect batch (default: 0, immediate)
  • cache: Enable caching (default: true)
  • cacheKeyFn: Custom cache key function

Methods

  • load(key): Load a single key (returns Promise)
  • loadMany(keys): Load multiple keys (returns Promise<Array>)
  • prime(key, value): Manually prime cache
  • clear(key): Clear cache for key
  • clearAll(): Clear entire cache

Usage Examples

Database Batching

const userLoader = new DataLoader(async (ids) => {
  const rows = await db.query(
    'SELECT * FROM users WHERE id IN (?)',
    [ids]
  );
  return ids.map(id => rows.find(r => r.id === id) || null);
});

// Concurrent loads are automatically batched
const [user1, user2, user3] = await Promise.all([
  userLoader.load(1),
  userLoader.load(2),
  userLoader.load(3)
]);

API Batching

const apiLoader = new DataLoader(async (urls) => {
  const responses = await Promise.all(
    urls.map(url => fetch(url).then(r => r.json()))
  );
  return responses;
});

// Batch multiple API calls
const [data1, data2] = await Promise.all([
  apiLoader.load('https://api.example.com/users/1'),
  apiLoader.load('https://api.example.com/users/2')
]);

Nested Batching (GraphQL-style)

const postLoader = new DataLoader(async (userIds) => {
  const posts = await db.query(
    'SELECT * FROM posts WHERE user_id IN (?)',
    [userIds]
  );
  return userIds.map(id => posts.filter(p => p.user_id === id));
});

const commentLoader = new DataLoader(async (postIds) => {
  const comments = await db.query(
    'SELECT * FROM comments WHERE post_id IN (?)',
    [postIds.flat()]
  );
  return postIds.map(ids => comments.filter(c => ids.includes(c.post_id)));
});

// Resolve nested data efficiently
const users = await userLoader.loadMany(userIds);
for (const user of users) {
  user.posts = await postLoader.load(user.id);
  for (const post of user.posts) {
    post.comments = await commentLoader.load(post.id);
  }
}

Performance Comparison

ScenarioWithout DataLoaderWith DataLoader
Load 100 users101 queries1 query
Load 100 users + posts201 queries2 queries
Load 100 users + posts + comments301 queries3 queries

Best Practices

  1. Create loaders per request: Don't share loaders across requests to avoid cache pollution
  2. Batch size matters: Tune maxBatchSize based on your database/API limits
  3. Handle errors gracefully: Return null/undefined for missing keys, don't throw
  4. Use with Promise.all: Concurrent loads trigger batching
  5. Clear cache when needed: Use clear() for mutations that affect cached data

Files

  • dataloader.js - Core DataLoader implementation
  • examples/ - Usage examples for different scenarios
  • benchmarks/ - Performance comparison scripts

Installation

This skill is self-contained. Import the DataLoader:

const DataLoader = require('./batch-processing/dataloader.js');

When to Use

✅ Multiple database queries in a loop ✅ Fetching related data for multiple items ✅ API calls that can be batched ✅ GraphQL resolvers ✅ Any N+1 query pattern

❌ Single queries ❌ Real-time streaming data ❌ When order matters and can't be preserved

平台分布

OpenClaw

71.54%
按下载量换算2,395

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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