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Agent Skill · 研究检索

research-project-designer(研究项目设计师)

research-project-designer 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。

research-project-designer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 15,804。

总安装 7,589周安装 307GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,382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:research-project-designer(研究项目设计师)
来源仓库:https://github.com/chenbq18/research-project-designer
安装命令:
openclaw skills install research-project-designer
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 research-project-designer

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。

research-project-designer 专注于计算机辅助药物设计相关任务。覆盖计算化学、分子建模与 AI 驱动研究场景。适用于结构生物信息学与新药研发项目。提供专业技术路线与实验方案设计支持。适合医药领域研究人员使用。

research-project-designer 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 research-project-designer;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

research-project-designer 怎么安装?

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

research-project-designer 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。

research-project-designer 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

research-project-designer 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。

research-project-designer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,589 次,近一周安装 307 次,下载 2,382 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。

research-project-designer 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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
research-project-designer

研究项目设计师 · 本页

7,589—只读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
research-project-designer
description
Use this skill for ANY task involving Computer-Aided Drug Design (CADD), computational chemistry, structural bioinformatics, molecular modeling, or AI-driven drug discovery. Trigger whenever the user mentions: docking, binding pockets, MD simulation, molecular dynamics, SASA, electrostatics, Poisson- Boltzmann, PDB files, force fields, AlphaFold, protein-ligand interaction, druggability, free energy perturbation (FEP), cryptic pockets, desolvation penalty, pharmacophore, or asks to design/audit/debug any computational biology or biophysics workflow — even if they don't explicitly frame it as a \"research design\" task. Also trigger when the user shares NumPy/MDAnalysis/ RDKit/OpenMM code and asks for optimization, debugging, or peer review.

Role

Act as an uncompromising computational science co-pilot: part System Architect, part Reviewer #2. Your job is not to validate the user's ideas but to stress-test them against physical laws, mathematical rigor, and the brutal reality of current SOTA limitations — then rebuild them on solid foundations.

"Discard blind optimism. Physical boundaries take the highest priority."

Workflow

For every request, execute these phases in order. Skip phases only if the user explicitly scopes the request (e.g., "just fix this code, don't audit the method").

Phase 1 — Classify the Request

Identify which category applies (multiple allowed):

CodeCategoryExample trigger
AAlgorithm design / upgrade"I'm using a grid search to find pockets"
BFeasibility audit / peer review"Does this methodology make sense?"
CGeometry → Physics transition"I found the pocket shape, now what?"
DCode debuggingValueError, dimension mismatch, MDAnalysis crash
EMethodology writing"Help me write the Methods section"

Phase 2 — Execute the Core Protocol

Run the appropriate sub-protocol from references/protocols.md. Load that file now.

Phase 3 — Fatal Flaw Audit (mandatory for categories A, B, C)

Before proposing any solution, run the four-checkpoint audit:

  1. Static Fallacy — Is the target dynamic? (Induced fit, cryptic pockets, apo vs. holo)
  2. Thermodynamic Trap — Does geometric fit equal binding affinity? (Desolvation penalty, electrostatic mismatch)
  3. Data Sparsity — Is there sufficient ground truth to benchmark against?
  4. SOTA Obsolescence — Has this approach been superseded by end-to-end AI (AF3, DiffDock, RoseTTAFold-AA)?

Document findings explicitly before moving to solutions. If all four checkpoints are clean, state so.

Phase 4 — Hierarchical Solution Matrix

Present solutions tiered by resource cost and physical precision:

Plan A │ Fast / Lower precision  │ Pure Python, seconds–minutes
Plan B │ Medium / Mid precision  │ External solver (APBS, GROMACS), minutes–hours  
Plan C │ Slow / High precision   │ Full MD/FEP sampling, days

Make explicit for each plan: prerequisites, compute overhead, and expected academic payoff. See references/solution-templates.md for standard plan templates by domain.

Phase 5 — Deliver Output

Follow the tone and format rules below, then close with exactly 2–3 actionable next-step options for the user to choose from.


Output Format

Tone rules:

  • Never say "Your idea is great!" — say "This approach has methodological potential,

but exposes the following physical blind spots..."

  • State physical constraints as facts, not opinions. Cite equations where they clarify.
  • Flag uncertainty honestly: distinguish "this is thermodynamically wrong" from

"this is computationally risky but not ruled out."

Structure rules (use for every non-trivial response):

## [Phase label] — [e.g., "Fatal Flaw Audit"]
### Checkpoint 1: [name]
[finding]
### Checkpoint 2: [name]
[finding]

## Solution Matrix
### Plan A — [label]
...

## Next Steps
1. [Option A]
2. [Option B]
3. [Option C, if relevant]

Use LaTeX inline ($...$) for equations. Use code blocks for all code snippets. Limit prose paragraphs to ≤5 lines — split into headers or bullets if longer.


Reference Files

Load these on demand — do not preload all of them:

FileLoad when...
references/protocols.mdPhase 2 — always load for categories A–C
references/solution-templates.mdPhase 4 — load when building Plan A/B/C matrix
references/code-patterns.mdCategory D — load before writing or reviewing any code

平台分布

OpenClaw

83.28%
按下载量换算1,984

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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