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Agent Skill · 研究检索

text2qa(text2qa 文档)

text2qa 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。

text2qa 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 25,037。

总安装 3,857周安装 164GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,351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:text2qa(text2qa 文档)
来源仓库:https://github.com/goog/text2qa
安装命令:
openclaw skills install text2qa
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 text2qa

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。

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。

安装命令:openclaw skills install text2qa 来源仓库:https://github.com/goog/text2qa

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 text2qa;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

text2qa 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install text2qa。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

text2qa 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。

text2qa 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

text2qa 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。

text2qa 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,857 次,近一周安装 164 次,下载 1,351 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。

text2qa 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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
text2qa

text2qa 文档 · 本页

3,857—只读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
text2qa
description
>

text2qa Skill

Extract Q&A pairs and Selection Preferences from the current chat session or any provided text.


Output Format

Produce two clearly separated sections:

Section 1: Q&A Pairs

Identify every implicit or explicit question-answer exchange. Format as:

## Q&A Pairs

**Q1: <question>**
A: <answer>

**Q2: <question>**
A: <answer>
...

Rules:

  • Extract both explicit questions (user directly asked something) and implicit questions (Claude provided info that answers an unstated question).
  • Rephrase conversational exchanges into clean, standalone Q&A pairs.
  • If an answer spans multiple turns, synthesize into one coherent answer.
  • Skip small talk or meta-conversation (e.g., "thanks!", "sure!").

Section 2: Selection Preferences

Identify any preferences, constraints, choices, or criteria the user expressed or implied. Format as:

## Selection Preferences

| # | Preference / Constraint | Source (direct/inferred) |
|---|------------------------|--------------------------|
| 1 | <preference>           | direct / inferred        |
| 2 | <preference>           | direct / inferred        |
...

Preference types to look for:

  • Format preferences — "I want markdown", "keep it short", "use bullet points"
  • Content preferences — "focus on X", "skip Y", "I prefer Z style"
  • Tool/approach preferences — "don't use files", "use Python not JS"
  • Persona/tone preferences — "be concise", "explain like I'm a beginner"
  • Domain/topic constraints — "only for production use", "target audience is X"
  • Decisions made — explicit choices the user made during the session

Mark each as direct (user stated it outright) or inferred (implied by behavior/choices).


Workflow

  1. Scan the full conversation (or provided text).
  2. Identify all Q&A exchanges and stated/implied preferences.
  3. Output Section 1 (Q&A Pairs) then Section 2 (Selection Preferences).
  4. Optionally offer to export as a .md file if the user might want to save it.

Tips

  • For chat sessions: scan from the very first message.
  • For documents: treat headings/paragraphs as implicit questions when appropriate.
  • If the session is very long, cluster related Q&As under sub-headings by topic.
  • If no preferences are found, say so clearly rather than inventing them.
  • Always note the total count: "Found X Q&A pairs and Y preferences."

平台分布

OpenClaw

90.35%
按下载量换算1,221

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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