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Agent Skill · 研究检索

rumour-buster(谣言破坏者)

rumour-buster 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。

rumour-buster 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;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 32,804。

总安装 2,468周安装 106GitHub Stars 公开资料未说明下载 865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
0.3.0

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:rumour-buster(谣言破坏者)
来源仓库:https://github.com/harry720320/rumour-buster
安装命令:
openclaw skills install rumour-buster
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 rumour-buster

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。

谣言终结者。双引擎验证消息真假:中文搜索(kimi_search + multi-search-engine)+ 英文搜索(Tavily + multi-search-engine),交叉验证,溯源消息来源。首次使用自动运行 setup 配置。

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 rumour-buster;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

    它需要调用外部服务,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

rumour-buster 怎么安装?

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

rumour-buster 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。

rumour-buster 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

rumour-buster 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。

rumour-buster 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,468 次,近一周安装 106 次,下载 865 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。

rumour-buster 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
rumour-buster

谣言破坏者 · 本页

2,468—调用外部服务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
rumour-buster
description
谣言终结者。双引擎验证消息真假:中文搜索(kimi_search + multi-search-engine)+ 英文搜索(Tavily + multi-search-engine),交叉验证,溯源消息来源。首次使用自动运行 setup 配置。
version
0.3.0
license
MIT
author
Harry

Rumour Buster - 谣言终结者

双引擎事实核查技能,结合中文多引擎搜索和英文深度搜索,实现全方位消息验证与溯源。

🚀 首次使用

首次使用时会自动运行 setup,配置搜索引擎:

🔧 Rumour Buster 初始化设置

1. 检查依赖(multi-search-engine)
2. 配置 Tavily API(可选,推荐)
3. 生成配置文件
4. 完成!

手动配置

如需重新配置,输入:

  • setup
  • 重新设置
  • /rumour-buster setup

使用方式

验证消息

/验证 "某条消息内容"

验证网页

/验证 https://example.com/news/article

验证流程

┌─────────────────────────────────────────┐
│  第1次:中文聚合搜索                      │
├─────────────────────────────────────────┤
│  可用引擎(基于 setup 配置):             │
│  • kimi_search(如果可用)                │
│  • 搜狗(multi-search-engine)            │
│  • 搜狗微信(multi-search-engine)        │
│  • 头条搜索(multi-search-engine)        │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │
                   ▼
         ┌─────────────────┐
         │   中文结果汇总   │
         │  - 来源追溯      │
         │  - 最早出处      │
         └────────┬────────┘
                  │
┌─────────────────────────────────────────┐
│  第2次:英文深度搜索                      │
├─────────────────────────────────────────┤
│  可用引擎(基于 setup 配置):             │
│  • Tavily(如果配置了 API)               │
│  • DuckDuckGo(multi-search-engine)     │
│  • Startpage(multi-search-engine)      │
└──────────────────┬──────────────────────┘
                   │
                   ▼
         ┌─────────────────┐
         │   英文结果汇总   │
         │  - 国际来源      │
         │  - 权威机构      │
         └────────┬────────┘
                  │
                  ▼
        ┌───────────────────────┐
        │      交叉验证分析      │
        │  • 中英文信息一致性    │
        │  • 可信度综合评分      │
        │  • 溯源:最早出处      │
        └───────────────────────┘

输出格式

# 🔍 谣言终结者验证报告

## 待验证信息
"消息内容"

## 🌐 使用的搜索引擎

### 中文搜索
- kimi_search ✓
- 搜狗 ✓
- 搜狗微信 ✓
- 头条搜索 ✓

### 英文搜索
- Tavily ✓
- DuckDuckGo ✓
- Startpage ✓

## 第1次:中文聚合搜索

### 来源追溯
- **最早出处**:xxx(时间、来源)
- **传播路径**:A → B → C

### 关键发现
...

## 第2次:英文深度搜索

### 来源追溯
- **国际最早报道**:xxx
- **权威机构表态**:WHO/CDC/...

### 关键发现
...

## 🔗 溯源结果

**信息源头**:
- 原始出处:[来源]
- 发布时间:[时间]
- 作者/机构:[名称]
- 可信度:[高/中/低]

**传播路径**:

[原始出处] → [媒体A] → [社交媒体B] → [到达用户]


## 📊 可信度评分

| 维度 | 中文 | 英文 | 一致性 |
|-----|:---:|:---:|:---:|
| 是否有报道 | ✅ | ✅ | ✅ |
| 权威来源 | ... | ... | ... |
| 核心结论 | ... | ... | ... |

**综合评分:XX% - [判断结论]**

## 📌 结论与建议
[最终判断]

---
验证时间:YYYY-MM-DD HH:MM
搜索引擎:中文x个 + 英文x个
溯源状态:[成功/部分成功/失败]

技术实现

依赖检查(setup 阶段)

# 检查配置文件
CONFIG_FILE = ~/.rumour-buster-config

# 检查 multi-search-engine(必需)
if not check_multi_search_engine():
    error("请先安装 multi-search-engine")

# 检查 Tavily(可选)
tavily_config = load_tavily_config()

搜索执行(基于配置)

def search_chinese(query):
    """中文聚合搜索"""
    results = []
    config = load_config()
    
    # kimi_search(如果可用)
    if config["chinese"]["kimi_search"]["available"]:
        results.append(kimi_search(query))
    
    # multi-search-engine 中文引擎
    if config["chinese"]["multi_search_engine"]["available"]:
        engines = config["chinese"]["multi_search_engine"]["engines"]
        for engine in engines:
            results.append(search_with_engine(engine, query))
    
    return results

def search_english(query):
    """英文深度搜索"""
    results = []
    config = load_config()
    
    # Tavily(如果配置了 API)
    tavily = config["english"]["tavily"]
    if tavily["available"]:
        results.append(tavily_search(query, tavily["api_key"]))
    
    # multi-search-engine 英文引擎
    if config["english"]["multi_search_engine"]["available"]:
        engines = config["english"]["multi_search_engine"]["engines"]
        for engine in engines:
            results.append(search_with_engine(engine, query))
    
    return results

子技能

setup - 初始化设置

路径:sub-skills/setup/

功能:

  • 检查依赖(multi-search-engine)
  • 配置 Tavily API
  • 生成配置文件

调用方式:

  • 首次使用自动调用
  • 手动:setup / 重新设置

文件结构

rumour-buster/
├── SKILL.md                      # 主技能定义
├── scripts/
│   └── tavily_search.py          # Tavily 搜索脚本
└── sub-skills/
    └── setup/
        ├── SKILL.md              # setup 子技能定义
        └── setup.py              # setup 执行脚本

配置示例

~/.rumour-buster-config:

{
  "setup_completed": true,
  "search_engines": {
    "chinese": {
      "kimi_search": {"available": true},
      "multi_search_engine": {
        "available": true,
        "engines": ["sogou", "sogou_wechat", "toutiao"]
      }
    },
    "english": {
      "tavily": {
        "available": true,
        "api_key": "tvly-xxxxx",
        "free_quota": 1000
      },
      "multi_search_engine": {
        "available": true,
        "engines": ["duckduckgo", "startpage"]
      }
    }
  }
}

使用示例

示例1:验证健康谣言

输入:

/验证 "柠檬水可以抗癌,比化疗强一万倍"

执行过程:

🔍 正在搜索中文来源...
  ✓ kimi_search
  ✓ 搜狗
  ✓ 搜狗微信
  ✓ 头条

🔍 正在搜索英文来源...
  ✓ Tavily
  ✓ DuckDuckGo
  ✓ Startpage

📊 交叉验证分析中...

输出:

# 🔍 谣言终结者验证报告

## 待验证信息
"柠檬水可以抗癌,比化疗强一万倍"

## 🌐 使用的搜索引擎
中文:kimi_search, 搜狗, 搜狗微信, 头条
英文:Tavily, DuckDuckGo, Startpage

## 🔗 溯源结果

**信息源头**:
- 原始出处:2017年国外邮件谣言
- 声称来源:美国巴尔的摩健康科学研究所(已辟谣否认)
- 传播路径:邮件 → 社交媒体 → 中文自媒体 → 朋友圈

**可信度**:极低 ❌

## 📊 可信度评分:5% - 虚假消息

## 📌 结论
该说法为虚假谣言。柠檬是健康水果,但不能抗癌...

*Rumour Buster - 双引擎交叉验证,溯源求真*

平台分布

OpenClaw

76.57%
按下载量换算662

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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