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Agent Skill · 研究检索

source-router(源路由器)

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。

source-router 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 24,917。

总安装 3,888周安装 162GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,296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
2.0.0

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: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

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。

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。

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 source-router;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

source-router 怎么安装?

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

source-router 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。

source-router 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。

source-router 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。

source-router 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,888 次,近一周安装 162 次,下载 1,296 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。

source-router 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
source-router

源路由器 · 本页

3,888—调用外部服务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
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

若 available_sources 包含 local_file 或 vector,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 = evaluate 或 investigate(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

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

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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