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text2qatext2qa 文档

Agent Skill

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。

总安装

3,857

周安装

164

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,351
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: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

简介

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

SKILL.md

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."

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

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。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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