Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

robot-paper-post(机器人纸质帖子)

robot-paper-post 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。

robot-paper-post 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;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 23,090。

总安装 4,368周安装 175GitHub Stars 2下载 1,414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
1.3.1

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:robot-paper-post(机器人纸质帖子)
来源仓库:https://github.com/jessy-huang/robot-paper-post
安装命令:
openclaw skills install robot-paper-post
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 robot-paper-post

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。

深度拆解机器人/具身智能论文并生成技术推文;默认使用零额外安装的插图工作流,从 arXiv HTML 与项目页提取可直接插入文章的图片和图注

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 robot-paper-post;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

    它需要操作浏览器,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

robot-paper-post 怎么安装?

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

robot-paper-post 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。

robot-paper-post 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

robot-paper-post 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。

robot-paper-post 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,368 次,近一周安装 175 次,下载 1,414 次,GitHub 2 星。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。

robot-paper-post 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
robot-paper-post

机器人纸质帖子 · 本页

4,3682操作浏览器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
robot-paper-post
description
深度拆解机器人/具身智能论文并生成技术推文;默认使用零额外安装的插图工作流,从 arXiv HTML 与项目页提取可直接插入文章的图片和图注

机器人论文推文撰写 Skill

目标

将机器人/具身智能论文转成适合公众号发布的技术推文,并把配图流程做成默认可复现能力。

核心要求:

  • 多源检索:整合论文、代码、项目主页、演示视频
  • 核心拆解:提取问题定义、方法设计、实验数字、局限性
  • 技术溯源:梳理研究团队与相关工作的脉络
  • 深度撰写:生成结构化、硬核、可读的推文
  • 插图落地:把合适图片放到对应段落,不把“待插图占位符”留给用户手动收尾

何时使用

在以下场景触发:

  • 用户给出机器人/具身智能论文标题、arXiv ID、项目主页或论文链接,并要求写推文、技术解读、公众号文章
  • 用户希望补配图、补资源导航、补技术脉络
  • 用户希望把这套流程沉淀成稳定可复用的写作工作流

默认工作流

步骤 1:收集核心资源

执行以下动作:

  1. 搜索并确认论文摘要页、HTML 正文页、PDF、代码仓库、项目主页、公开视频
  2. 记录作者、机构、论文标题、任务场景、方法缩写、核心实验基准
  3. 优先读取以下资源:

- arXiv 摘要页:确认问题定义与作者自述贡献 - arXiv HTML:提取 figure、表格、图注、实验数字 - GitHub / 项目主页:补充演示、图示、对外表述口径

输出:完整资源清单 + 论文核心信息摘要

步骤 2:执行零额外安装的插图流程

遵循以下原则:

  1. 默认不要依赖 Node.js、Playwright、Chromium 之类需要额外安装的环境
  2. 不要假设 skill 安装阶段会自动执行 npm install;安装 skill 时通常只会安装文件本身
  3. 对于 arXiv 论文,优先使用 HTML 页面里的官方 figure 图片 URL 或下载这些官方图片
  4. 只有在“必须截整页截图 / GIF / canvas 内容”时,才把浏览器自动化当作可选增强方案,而不是硬依赖
2.1 首选路径:直接提取 arXiv figure

优先采用以下方法之一:

  • 使用 scripts/extract_arxiv_figures.ps1 提取 figure 的编号、图注、原图 URL,并按需下载到本地
  • 或使用内置网页抓取能力,直接从 arXiv HTML 中提取 figure 的图片链接与图注

Windows 下的推荐命令:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/extract_arxiv_figures.ps1 -ArxivId 2603.16666 -OutputDir .\paper_imgs -Download

脚本会输出:

  • paper_imgs/figures.json:结构化 figure 清单
  • paper_imgs/arxiv_fig_*.png:下载到本地的论文图片(若启用 -Download)
2.2 首选插图策略

按以下优先级选图:

  1. 问题设定 / 范式对比图
  2. 模型总体架构图
  3. 主结果图或关键结果表
  4. 真实世界实验图或项目页演示图
  5. 延迟、消融、效率图(仅在文章确实讨论这部分时插入)

默认只插 3 到 5 张图,避免图多压过正文。

2.3 插图放置规则

将图片插到最匹配的段落:

  • “为什么之前方法不行”后:放范式对比图
  • “模型怎么设计”后:放架构图
  • “实验结果”段内:放主结果图或表
  • “真实机器人/视频演示”段内:放真实世界图
  • “工程价值/速度/消融”段内:放延迟图或消融图

插图格式:

![Figure 1:简短图名](https://arxiv.org/html/2603.16666v1/x1.png)

*图 1:用 1 到 2 句话解释这张图为什么值得看,以及它对应正文哪一段。*
2.4 远程图与本地图的选择规则

按以下规则决定:

  • 若用户只要求文章可直接预览:优先使用 arXiv 官方远程图片 URL,最快、最稳定、最接近可复现
  • 若用户要求离线交付、打包素材、发公众号后台:下载到文章目录并改为相对路径引用
  • 若项目主页没有独立原图链接,只能整页截图:把浏览器截图视为可选增强,不阻塞文章交付

步骤 3:提炼论文信息

执行以下分析:

  1. 提炼研究问题、方法动机、核心创新点
  2. 提取关键数字:成功率、推理延迟、泛化表现、硬件配置
  3. 区分“作者主张”和“可以被证据支撑的事实”
  4. 记录局限性与适用边界
  5. 标注最值得进正文的 3 到 5 个 figure

必要时读取:

  • references/paper-structure.md
  • references/tech-terms-glossary.md
  • references/research-teams.md
  • references/classic-papers.md
  • references/image-insertion-workflow.md

步骤 4:撰写公众号推文

按照以下结构输出:

  1. 生成 3 个可选标题
  2. 写导语:先讲问题冲突,再讲为什么这篇工作值得看
  3. 写术语科普:只解释文章真正用到的术语,不堆术语表
  4. 写核心突破:按“痛点 → 方案 → 效果”展开
  5. 写实验表现:分仿真、基准、真实世界、速度/消融几个层次
  6. 写技术溯源:交代该工作回应了什么前作或代表性范式
  7. 写资源直达:论文、项目页、代码、视频

如需快速起稿,读取 assets/post-template.md。

步骤 5:把图片真正插入文章

执行以下动作:

  1. 清点正文中的插图占位符或适合插图的小节
  2. 为每一张图补齐简短标题与解释性图注
  3. 若已经有本地图片,使用相对路径引用
  4. 若只有官方远程图片,直接使用官方 URL
  5. 将原来的“建议插图”或“占位说明”改写成真实插图,避免留下待办痕迹

步骤 6:最终校验

检查以下事项:

  • 所有实验数字与原文一致
  • 图与文一一对应,没有错位
  • 图注不是复读 caption,而是解释“为什么这张图重要”
  • 文章节奏自然,不像研究笔记堆砌
  • 资源链接完整有效
  • 若代码未公开,明确写出 Code Coming Soon

关键经验

默认采用“零额外安装插图路径”。

原因:

  • skill 安装通常不会自动跑 npm install
  • Node.js + Playwright + Chromium 的环境容易导致安装阶段不可复现
  • 对于绝大多数 arXiv 论文,直接提取官方 figure URL 已经足够复现高质量图文文章
  • 浏览器截图只适合做增强,不适合做默认硬依赖

资源索引

  • 推文结构模板:references/paper-structure.md
  • 技术术语库:references/tech-terms-glossary.md
  • 研究团队索引:references/research-teams.md
  • 经典论文索引:references/classic-papers.md
  • 配图工作流说明:references/image-insertion-workflow.md
  • 推文模板:assets/post-template.md
  • arXiv figure 提取脚本:scripts/extract_arxiv_figures.ps1

注意事项

  • 只在需要时读取参考文件,避免把大段无关内容塞进上下文
  • 默认以“完成可发布的图文稿”为目标,而不是只给半成品提纲
  • 如已有浏览器自动化能力,可用来补整页截图;如没有,不要因此卡住交付

平台分布

OpenClaw

90.83%
按下载量换算1,284

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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。

继续浏览同类 Skills