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Agent Skill · 研究检索

supermetrics-openclawd(supermetrics openclawd 搜索)

supermetrics-openclawd 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。

supermetrics-openclawd 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;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 2,489。

总安装 60,144周安装 2,433GitHub Stars 3下载 18,880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
1.0.1

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:supermetrics-openclawd(supermetrics openclawd 搜索)
来源仓库:https://github.com/bartschneider/supermetrics-openclawd
安装命令:
openclaw skills install supermetrics-openclawd
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 supermetrics-openclawd

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。

官方 Supermetrics 技能。从 100 多个平台查询营销数据,包括 Google Analytics、Meta Ads、Google Ads 和 LinkedIn。需要 API 密钥。

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 supermetrics-openclawd;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

    它需要接触敏感数据,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

supermetrics-openclawd 怎么安装?

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

supermetrics-openclawd 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。

supermetrics-openclawd 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

supermetrics-openclawd 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。

supermetrics-openclawd 用的人多吗?

公开数据是累计安装 60,144 次,近一周安装 2,433 次,下载 18,880 次,GitHub 3 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。

supermetrics-openclawd 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 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
supermetrics-openclawd

supermetrics openclawd 搜索 · 本页

60,1443接触敏感数据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
supermetrics
description
Official Supermetrics skill. Query marketing data from 100+ platforms including Google Analytics, Meta Ads, Google Ads, and LinkedIn. Requires API key.
version
1.0.1
triggers
author
supermetrics
tags
[marketing, analytics, supermetrics, api, data]
requires
env

Supermetrics Marketing Data

Query marketing data from 100+ platforms including Google Analytics, Meta Ads, Google Ads, and LinkedIn.

Usage

Import the helper module:

from supermetrics import (
    discover_sources,
    discover_accounts,
    discover_fields,
    query_data,
    get_results,
    get_today,
    search,
    health,
)

Functions

discover_sources()

List all available marketing platforms.

result = discover_sources()
for src in result['data']['sources']:
    print(f"{src['id']}: {src['name']}")

discover_accounts(ds_id)

Get connected accounts for a data source.

Common data source IDs:

IDPlatform
FAMeta Ads (Facebook)
AWGoogle Ads
GAWAGoogle Analytics
GA4Google Analytics 4
LILinkedIn Ads
ACMicrosoft Advertising (Bing)
result = discover_accounts("GAWA")
for acc in result['data']['accounts']:
    print(f"{acc['account_id']}: {acc['account_name']}")

discover_fields(ds_id, field_type=None)

Get available metrics and dimensions.

# Get all fields
result = discover_fields("GAWA")

# Get only metrics
result = discover_fields("GAWA", "metric")

# Get only dimensions
result = discover_fields("GAWA", "dimension")

query_data(...)

Execute a marketing data query. Returns schedule_id for async retrieval.

result = query_data(
    ds_id="GAWA",
    ds_accounts="123456789",
    fields=["date", "sessions", "pageviews", "users"],
    date_range_type="last_7_days"
)
schedule_id = result['data']['schedule_id']

Parameters:

  • ds_id (required): Data source ID
  • ds_accounts (required): Account ID(s) from discover_accounts()
  • fields (required): Field ID(s) from discover_fields()
  • date_range_type: last_7_days, last_30_days, last_3_months, custom
  • start_date, end_date: For custom date range (YYYY-MM-DD)
  • filters: Filter expression (e.g., "country == United States")
  • timezone: IANA timezone (e.g., "America/New_York")

Filter operators:

  • ==, != - equals, not equals
  • >, >=, <, <= - comparisons
  • =@, !@ - contains, does not contain
  • =~, !~ - regex match

get_results(schedule_id)

Retrieve query results.

result = get_results(schedule_id)
for row in result['data']['data']:
    print(row)

get_today()

Get current UTC date for date calculations.

result = get_today()
print(result['data']['date'])  # "2026-02-03"

search(query)

Search across Supermetrics resources for guidance and suggestions.

result = search("facebook ads metrics")
print(result['data'])

health()

Check Supermetrics server health status.

result = health()
print(result['data']['status'])  # "healthy"

Workflow Example

from supermetrics import (
    discover_accounts,
    discover_fields,
    query_data,
    get_results,
)

# 1. Find accounts
accounts = discover_accounts("GAWA")
account_id = accounts['data']['accounts'][0]['account_id']

# 2. See available fields
fields = discover_fields("GAWA", "metric")
print([f['id'] for f in fields['data']['metrics'][:5]])

# 3. Query data
query = query_data(
    ds_id="GAWA",
    ds_accounts=account_id,
    fields=["date", "sessions", "users", "pageviews"],
    date_range_type="last_7_days"
)

# 4. Get results
data = get_results(query['data']['schedule_id'])
for row in data['data']['data']:
    print(row)

Response Format

All functions return:

{"success": True, "data": {...}}  # Success
{"success": False, "error": "..."}  # Error

平台分布

OpenClaw

72.94%
按下载量换算13,771

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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