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Agent Skill · 研究检索

ragflow-skill-python(ragflow 技能 Python)

用于辅助 Python 项目开发、测试、依赖管理和常见框架工作流。它适合让 Agent 阅读 Python 代码、定位测试问题、整理运行命令、生成脚本或分析数据处理逻辑。使用时需要确认项目虚拟环境、依赖版本和测试入口;涉及执行脚本、读写文件、访问数据库或调用外部 API 时,应先明确运行目录和输入输出范围,避免误改生产数据。

ragflow-skill-python 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 35,064。

总安装 2,142周安装 92GitHub Stars 公开资料未说明下载 751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:ragflow-skill-python(ragflow 技能 Python)
来源仓库:https://github.com/liberalchang/ragflow-skill-python
安装命令:
openclaw skills install ragflow-skill-python
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 ragflow-skill-python

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。

基于 Python SDK 封装 RAGFlow 数据集操作能力,便于脚本化调用。支持文档批量导入、解析状态轮询与元数据批量更新等功能。适用于自动化知识库建设与 CI/CD 集成场景下的测试验证环节。依赖 requests 等标准库,建议在隔离虚拟环境中运行以避免冲突。

安装命令:openclaw skills install ragflow-skill-python

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 ragflow-skill-python;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

ragflow-skill-python 怎么安装?

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

ragflow-skill-python 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。

ragflow-skill-python 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。

ragflow-skill-python 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。

ragflow-skill-python 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,142 次,近一周安装 92 次,下载 751 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。

ragflow-skill-python 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
ragflow-skill-python

ragflow 技能 Python · 本页

2,142—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
ragflow-dataset-ingest
description
Use for RAGFlow dataset tasks: create, list, inspect, update, or delete datasets; upload, list, update, or delete documents; start or stop parsing; check parse status; retrieve chunks with search.py; and list configured models.
metadata
openclaw
requires
env
bins
primaryEnv
RAGFLOW_API_KEY

RAGFlow Dataset And Retrieval

Use only the bundled scripts in scripts/. Prefer --json so returned fields can be relayed exactly. Follow reference.md for all user-facing output.

Use This Skill When

  • the user wants to create, list, inspect, update, or delete RAGFlow datasets
  • the user wants to upload, list, update, or delete documents in a dataset
  • the user wants to start parsing, stop parsing, or check parse progress
  • the user wants to retrieve chunks from one or more datasets
  • the user wants to list configured RAGFlow models

Core Workflow

  1. Resolve the target dataset or document IDs first.
  2. Run the matching script from scripts/.
  3. Use --json unless a script only needs a simple text response.
  4. Return API fields exactly; do not guess missing details.

Common commands:

python3 scripts/datasets.py list --json
python3 scripts/datasets.py info DATASET_ID --json
python3 scripts/datasets.py create "Example Dataset" --description "Quarterly reports" --json
python3 scripts/update_dataset.py DATASET_ID --name "Updated Dataset" --json
python3 scripts/upload.py DATASET_ID /path/to/file.pdf --json
python3 scripts/upload.py list DATASET_ID --json
python3 scripts/update_document.py DATASET_ID DOC_ID --name "Updated Document" --json
python3 scripts/parse.py DATASET_ID DOC_ID1 [DOC_ID2 ...] --json
python3 scripts/stop_parse_documents.py DATASET_ID DOC_ID1 [DOC_ID2 ...] --json
python3 scripts/parse_status.py DATASET_ID --json
python3 scripts/search.py "query" --json
python3 scripts/search.py "query" DATASET_ID --json
python3 scripts/search.py --dataset-ids DATASET_ID1,DATASET_ID2 --doc-ids DOC_ID1,DOC_ID2 "query" --json
python3 scripts/search.py --retrieval-test --kb-id DATASET_ID "query" --json
python3 scripts/list_models.py --json

Guardrails

  • For any delete action, list the exact items first and require explicit user confirmation before executing.
  • Delete only by explicit dataset IDs or document IDs. If the user gives names or fuzzy descriptions, resolve IDs first.
  • Upload does not start parsing. Start parsing only when the user asks for it.
  • parse.py returns immediately after the start request; use parse_status.py for progress.
  • For progress requests, use parse_status.py on the most specific scope available:

- dataset specified: inspect that dataset - document IDs specified: pass --doc-ids - no dataset specified: list datasets first, then aggregate status across datasets

  • If a parse status result includes progress_msg, surface it directly. For FAIL, treat it as the primary error detail.
  • Use --retrieval-test only for single-dataset debugging or when the user explicitly asks for that endpoint.

Output Rules

  • Follow reference.md.
  • Use tables for 3+ items when possible.
  • Preserve api_error, error, message, and related fields exactly as returned.
  • Never fabricate progress percentages or inferred causes.

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

平台分布

OpenClaw

87.21%
按下载量换算655

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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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