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Agent Skill · 研究检索

skill-combo-recommender(技能组合推荐)

skill-combo-recommender 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。

skill-combo-recommender 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 22,041。

总安装 4,672周安装 189GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,467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:skill-combo-recommender(技能组合推荐)
来源仓库:https://github.com/utopiabenben/skill-combo-recommender
安装命令:
openclaw skills install skill-combo-recommender
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 skill-combo-recommender

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。

为用户任务推荐最佳技能组合和工作流程,提供使用示例和预设工作流程以优化项目执行。

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 skill-combo-recommender;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

skill-combo-recommender 怎么安装?

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

skill-combo-recommender 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。

skill-combo-recommender 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。

skill-combo-recommender 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。

skill-combo-recommender 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,672 次,近一周安装 189 次,下载 1,467 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。

skill-combo-recommender 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
skill-combo-recommender

技能组合推荐 · 本页

4,672—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
skill-combo-recommender
description
Recommend skill combinations and workflows based on user tasks and goals. Use when: (1) user asks "what skills should I use for X?", (2) user wants to optimize their workflow, (3) user is unsure how to combine skills for a project. Provides intelligent recommendations with usage examples.

Skill Combo Recommender

智能推荐技能组合,帮助用户找到最佳工作流程。

核心功能

  1. 任务分析:根据用户描述的任务,分析需要的技能
  2. 技能组合推荐:推荐最佳技能组合和工作流程
  3. 使用示例:提供具体的使用示例和命令
  4. 预设工作流:提供常见场景的预设工作流(小红书运营、内容创作、视频制作等)

使用场景

场景 1:小红书运营 用户想要运营小红书账号

  • 推荐技能:xiaohongshu-content + xiaohongshu-image-gen + xiaohongshu-proxy-manager + social-media-scheduler
  • 工作流程:内容创作 → 图片生成 → 发布排期
  • 使用示例:
  # 1. 生成爆款内容
  xiaohongshu-content --category 家装 --style 种草
  
  # 2. 生成配图
  xiaohongshu-image-gen --prompt 现代简约风格客厅设计
  
  # 3. 设置排期发布
  social-media-scheduler --platform xiaohongshu --schedule "2026-03-20 10:00"

场景 2:内容创作流水线 用户想要高效创作多平台内容

  • 推荐技能:content-researcher + social-publisher + ai-content-tailor + wechat-formatter
  • 工作流程:内容调研 → 内容裁剪 → 格式化 → 多平台发布
  • 使用示例:
  # 1. 调研热门话题
  content-researcher --topic 人工智能 --days 7
  
  # 2. 裁剪为多平台版本
  ai-content-tailor --input article.md --platforms xiaohongshu,zhihu,wechat
  
  # 3. 发布到多平台
  social-publisher --input xiaohongshu.md --platform xiaohongshu

场景 3:视频内容制作 用户想要制作视频内容

  • 推荐技能:video-frames + auto-subtitle + video-generate + text-to-podcast
  • 工作流程:视频生成 → 提取帧 → 生成字幕 → 音频配音
  • 使用示例:
  # 1. 生成视频
  video-generate --prompt AI助手介绍 --duration 15s
  
  # 2. 生成字幕
  auto-subtitle --input video.mp4 --language zh-CN
  
  # 3. 文本转音频
  text-to-podcast --input script.txt --voice male

场景 4:数据分析和可视化 用户想要分析数据并生成图表

  • 推荐技能:stock-analyzer + data-chart-tool + tushare-finance
  • 工作流程:数据获取 → 数据分析 → 图表生成
  • 使用示例:
  # 1. 获取股票数据
  tushare-finance --code 000001 --period daily
  
  # 2. 分析股票
  stock-analyzer --symbol 000001 --indicators MA,RSI,MACD
  
  # 3. 生成图表
  data-chart-tool --input data.csv --type line --title 股票走势

核心逻辑

技能标签系统

每个技能都有标签,用于匹配用户需求:

内容创作:xiaohongshu-content, content-researcher, social-publisher, ai-content-tailor, wechat-formatter 视频制作:video-generate, video-frames, auto-subtitle, text-to-podcast 数据分析:stock-analyzer, data-chart-tool, tushare-finance 文件管理:batch-renamer, photo-organizer, download-organizer, video-organizer, music-tagger, file-sorter 音频处理:audio-note-taker, auto-subtitle, text-to-podcast 项目管理:skill-composer, social-media-scheduler, email-ai-assistant AI 工具:summarize, openai-image-gen, openai-whisper

推荐算法

  1. 关键词匹配:根据用户描述的关键词匹配技能标签
  2. 权重排序:根据匹配度排序推荐技能
  3. 工作流生成:将推荐技能组织成工作流程
  4. 示例生成:为每个推荐技能提供使用示例

预设工作流

小红书运营全流程:

  • 技能:xiaohongshu-content + xiaohongshu-image-gen + xiaohongshu-proxy-manager + social-media-scheduler
  • 步骤:1. 生成爆款内容 → 2. 生成配图 → 3. 设置代理 → 4. 排期发布

内容创作流水线:

  • 技能:content-researcher + social-publisher + ai-content-tailor + wechat-formatter
  • 步骤:1. 调研热门话题 → 2. 裁剪内容 → 3. 格式化 → 4. 多平台发布

视频内容制作:

  • 技能:video-generate + video-frames + auto-subtitle + text-to-podcast
  • 步骤:1. 生成视频 → 2. 提取帧 → 3. 生成字幕 → 4. 音频配音

数据分析和可视化:

  • 技能:stock-analyzer + data-chart-tool + tushare-finance
  • 步骤:1. 获取数据 → 2. 分析数据 → 3. 生成图表

CLI 命令

# 基础用法:根据任务描述推荐技能
skill-combo-recommender --task "我想运营小红书账号"

# 指定平台:推荐特定平台的技能组合
skill-combo-recommender --task "内容创作" --platform xiaohongshu,wechat

# 查看预设工作流:列出所有预设工作流
skill-combo-recommender --list-workflows

# 使用预设工作流:使用特定的工作流
skill-combo-recommender --workflow "小红书运营全流程"

# 查看技能库:列出所有可用技能和标签
skill-combo-recommender --list-skills

# 生成文档:生成推荐的工作流文档
skill-combo-recommender --task "内容创作" --output markdown

扩展性

添加新技能

在 source/skill_database.py 中添加新技能:

skills = {
    "skill-name": {
        "name": "技能名称",
        "description": "技能描述",
        "tags": ["标签1", "标签2"],
        "examples": ["示例1", "示例2"]
    },
    # ... 添加更多技能
}

添加新工作流

在 source/workflow_database.py 中添加新工作流:

workflows = {
    "workflow-name": {
        "name": "工作流名称",
        "description": "工作流描述",
        "skills": ["skill1", "skill2", "skill3"],
        "steps": ["步骤1", "步骤2", "步骤3"]
    },
    # ... 添加更多工作流
}

优化方向

  1. 学习用户行为:记录用户选择的工作流,优化推荐算法
  2. 个性化推荐:根据用户历史使用记录,提供个性化推荐
  3. 工作流模板:提供更多预设工作流模板
  4. 集成 skill-composer:直接生成 skill-composer 配置文件

平台分布

OpenClaw

71.19%
按下载量换算1,044

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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