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source-router源路由器

Agent Skill

source-router 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。

总安装

3,888

周安装

162

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,296
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:source-router(源路由器)
来源仓库:https://github.com/z1one0415/source-router
安装命令:
openclaw skills install source-router
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 source-router

简介

LLM通用来源路由技能。根据任务类型、时间要求和信息缺口,决定优先去哪些来源找信息并给出搜索顺序。支持的来源类型:web/local_file/vector/graph/counter。在已知需要搜索但不知道先搜什么时使用。触发条件:多源搜索决策、搜索成本控制、需要决定是否开启反证搜索。

SKILL.md

name
source-router
description
LLM通用来源路由技能。根据任务类型、时间要求和信息缺口,决定优先去哪些来源找信息并给出搜索顺序。支持的来源类型:web/local_file/vector/graph/counter。在已知需要搜索但不知道先搜什么时使用。触发条件:多源搜索决策、搜索成本控制、需要决定是否开启反证搜索。

Source Router — 来源路由技能

核心职责

根据任务特征、时间要求和信息缺口,决定去哪找、先找什么、是否开反证搜索、何时停止

边界(绝对禁止)

  • ❌ 不执行搜索
  • ❌ 不生成最终判断或结论
  • ❌ 不自行 invent 新的来源类型

唯一产出:搜索路由计划。


输入规格(最小集)

字段必填说明
task_type任务类型:breaking_news / deep_research / entity_analysis / internal_knowledge / tech_evaluation
primary_subject核心实体/对象
goal_mode目标模式:analyze / evaluate / compare / investigate
freshness_required时效性要求:high(≤24h)/ medium(≤30天)/ low(不限)
available_sources当前环境可用的来源列表,从 [web, local_file, vector, graph, counter] 中选
need_counter_evidence是否需要反面证据搜索:true / false

可选输入

字段说明
information_gaps已知信息缺口列表
budget_limit搜索次数预算上限
preferred_domains优先域名列表

输出规格(固定结构)

{
  "task_id": "SR-<uuid前8位>",
  "task_type": "...",
  "primary_subject": "...",
  "selected_sources": [
    {
      "source": "web",
      "priority": 1,
      "rationale": "...",
      "search_hints": ["...", "..."]
    }
  ],
  "search_order": ["web", "counter", "graph"],
  "counter_search_enabled": true,
  "counter_trigger": "...",
  "stop_rule": {
    "condition": "...",
    "max_rounds": 3
  },
  "budget_allocation": {
    "total_budget": 10,
    "web": 5,
    "counter": 2,
    "graph": 2,
    "local_file": 1
  },
  "fallback_chain": [
    {
      "level": 1,
      "source": "tavily_search",
      "trigger_fallback": "quota_exhausted | timeout_30s | empty_results",
      "fallback_to": 2
    },
    {
      "level": 2,
      "source": "bailian_web_search",
      "trigger_fallback": "api_error | timeout_30s",
      "fallback_to": 3
    },
    {
      "level": 3,
      "source": "web_search",
      "trigger_fallback": "empty_results | gfw_blocked",
      "fallback_to": 4
    },
    {
      "level": 4,
      "source": "web_fetch_direct",
      "trigger_fallback": null,
      "fallback_to": 5
    },
    {
      "level": 5,
      "source": "local_cache",
      "trigger_fallback": null,
      "fallback_to": null
    }
  ],
  "degradation_log": []
}

5 种来源类型

来源说明核心优势局限
web互联网搜索(Tavily/搜索引擎)实时性最强,覆盖面最广信源质量参差,有噪音
local_file本地文件系统(记忆/缓存/文档)零成本,已知内容可靠可能过时,覆盖有限
vector向量数据库/知识库语义检索,历史知识密集需预先索引,不含实时
graph知识图谱/关系数据库实体关系挖掘,结构化推理建设成本高,覆盖有限
counter反证搜索(对立观点/质疑信源)纠偏,防止确认偏误消耗额外预算

核心路由规则

规则 1:时效性 → 来源优先级

freshness_required = high  →  web 优先(≥70% 预算)
freshness_required = medium →  web + vector/local_file 混合
freshness_required = low   →  vector/local_file 优先,web 补充

规则 2:任务类型 → 来源组合

task_type推荐组合说明
breaking_newsweb + counter实时性最高,必须反证
deep_researchvector + web + graph + counter全源深度研究
entity_analysisgraph + web + vector实体关系为核心
internal_knowledgevector + local_file内部知识优先
tech_evaluationweb + vector + counter技术评估需外部验证

规则 3:已有材料 → 优先本地

available_sources 包含 local_filevector,且任务 subject 在本地有已知相关材料:

  • 优先检索本地 → 识别信息缺口 → 仅缺口部分走 web
  • 节省预算,减少噪音

规则 4:反证搜索触发

必须开启 counter_search

  • need_counter_evidence = true(显式要求)
  • task_type = evaluateinvestigate(隐式需要)
  • goal_mode = compare(对比场景天然需要反面证据)

可以跳过 counter

  • task_type = internal_knowledge 且目标是纯检索
  • need_counter_evidence = false 且 budget_limit 极低(≤3)

规则 5:stop_rule 自动生成

场景stop_rule
高时效新闻"找到3个独立权威信源确认同一事实后停止"
深度研究"每类来源至少覆盖2次,或找到10条高质量结果"
实体分析"主实体的关系网络 ≥ 5 个节点后停止 graph 搜索"
内部知识"本地命中 ≥ 5 条相关文档后停止"
默认"总搜索轮数 ≤ 3 轮,或找到3条以上高置信度结果"

规则 6:搜索降级链(Fallback Chain)

当首选搜索源不可用时,按预设降级链自动切换:

P1: tavily_search (原生工具,配额1000/月)
  ↓ quota_exhausted / timeout > 30s / empty_results
P2: bailian_web_search (百炼Qwen+,国内零延迟)
  ↓ api_error / timeout > 30s
P3: web_search (Brave API)
  ↓ empty_results / GFW封堵
P4: web_fetch_direct (搜索引擎URL模板直采)
  ↓ 全部失败
P5: local_cache (memory/*_cache.md 本地缓存)

降级执行规则

  • 每级失败后自动切换至下一级,不需要人工干预
  • 每次降级事件记录到 degradation_log[]
  • 如果 available_sources 显式提供,则基于可用源构建降级链(排除不可用源)
  • 降级链中最高可用级别作为实际 selected_sources[0]

执行流程

输入解析 → 提取 task_type / freshness / available_sources
    → 按规则1-4 确定来源组合和优先级
    → 按 need_counter_evidence 和规则4 决定是否开 counter
    → 按规则5 生成 stop_rule
    → 按 budget_limit 分配预算(默认总预算10次)
    → 输出 JSON

参考文档

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

77.39%
按下载量换算1,003

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

external-service

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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