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Agent Skill · 研究检索

usewhisper(usewhisper 搜索)

usewhisper 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。

usewhisper 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 5,436。

总安装 25,949周安装 1,060GitHub Stars 公开资料未说明下载 8,395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:usewhisper(usewhisper 搜索)
来源仓库:https://github.com/alinxus/usewhisper
安装命令:
openclaw skills install usewhisper
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 usewhisper

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。

OpenClaw 的官方 Whisper Context 技能。通过增量压缩+缓存削减上下文令牌,并跨会话添加长期内存。

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 usewhisper;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

usewhisper 怎么安装?

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

usewhisper 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。

usewhisper 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。

usewhisper 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。

usewhisper 用的人多吗?

公开数据是累计安装 25,949 次,近一周安装 1,060 次,下载 8,395 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。

usewhisper 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
usewhisper

usewhisper 搜索 · 本页

25,949—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
whisper-context
version
0.1.0
description
Official Whisper Context skill for OpenClaw. Cuts context tokens via delta compression + caching, and adds long-term memory across sessions.
author
Whisper
metadata
openclaw
requires
bins
["node"]
env
["WHISPER_CONTEXT_API_KEY", "WHISPER_CONTEXT_PROJECT"]
optional_env
["WHISPER_CONTEXT_API_URL"]
security
notes

Whisper Context (OpenClaw Skill)

Reduce OpenClaw API spend by shrinking the context you send to the model (delta compression + caching), while keeping long-term memory across sessions.

This skill provides a minimal Node-based helper (whisper-context.mjs) that OpenClaw agents can run to:

  • Retrieve packed context for a user/session (query_context) with compress: true and compression_strategy: "delta"
  • Persist the latest turn into long-term memory (ingest_session)
  • Write/search memories (memory_write, memory_search)
  • Run Oracle search/research (oracle_search)
  • Fetch cost analytics (get_cost_summary)
  • Inspect/warm cache (cache_stats, cache_warm)

Install (ClawHub)

npx clawhub@latest install whisper-context

ClawHub installs the skill folder into your OpenClaw skills workspace (typically ~/.openclaw/workspace/skills/).

Setup

Set environment variables (where OpenClaw reads env for your agent):

WHISPER_CONTEXT_API_URL=https://context.usewhisper.dev
WHISPER_CONTEXT_API_KEY=YOUR_KEY
WHISPER_CONTEXT_PROJECT=openclaw-cost-optimization

Notes:

  • WHISPER_CONTEXT_API_URL is optional (defaults to https://context.usewhisper.dev).
  • WHISPER_CONTEXT_PROJECT can be a project slug/name.
  • If the project does not exist yet, the helper will auto-create it in your org on first use.
  • For best memory behavior, use stable user_id and session_id values (don’t hardcode them globally; derive them per user/session in your agent).

Usage

All commands print JSON to stdout.

Global flags

  • --project <slugOrName>: override WHISPER_CONTEXT_PROJECT
  • --api_url <url>: override WHISPER_CONTEXT_API_URL
  • --timeout_ms <n>: request timeout (default: 30000)

Tips for real agents (to actually slash spend)

  • Always call query_context first and inject the returned context instead of re-sending your entire chat history.
  • Keep compress: true, compression_strategy: "delta", and use_cache: true (the defaults in this helper) to maximize token savings.
  • Use stable user_id and session_id so memory works across sessions and cache keys stay effective.

Query packed context

node whisper-context.mjs query_context \
  --query "What did we decide about the retriever cache?" \
  --user_id "user-123" \
  --session_id "session-123"

Ingest a completed turn

node whisper-context.mjs ingest_session \
  --user_id "user-123" \
  --session_id "session-123" \
  --user "..." \
  --assistant "..."

If your message text is large or hard to shell-escape, pass JSON via stdin:

echo '{ "user": "....", "assistant": "...." }' | node whisper-context.mjs ingest_session --session_id "session-123" --turn_json -

Security / Privacy Notes

  • ingest_session sends both user and assistant text to the Context API (so it can build memory and improve retrieval).
  • The helper only reads local files if you explicitly pass @path (or stdin via -).
  • Treat your WHISPER_CONTEXT_API_KEY like a secret; don’t commit it to git.

Write a memory

node whisper-context.mjs memory_write \
  --memory_type "preference" \
  --content "User prefers concise answers." \
  --user_id "user-123"

Search memories

node whisper-context.mjs memory_search \
  --query "preferences" \
  --user_id "user-123"

Oracle search / research

node whisper-context.mjs oracle_search --query "How does delta compression work?" --mode search
node whisper-context.mjs oracle_search --query "Design a plan..." --mode research --max_steps 3

Cost summary

node whisper-context.mjs get_cost_summary \
  --start_date "2026-01-01T00:00:00.000Z" \
  --end_date "2026-02-01T00:00:00.000Z"

Cache stats (prove your savings)

node whisper-context.mjs cache_stats

Cache warm (optional)

node whisper-context.mjs cache_warm --queries "retriever cache,l1 query cache,delta compression" --ttl_seconds 3600

Agent Integration Pattern

  1. Before calling the model: run query_context and prepend the returned context (if present) to your prompt.
  2. After replying: run ingest_session with the user + assistant messages to persist memory.

Troubleshooting

  • Missing WHISPER_CONTEXT_API_KEY: export the env var where OpenClaw runs commands.
  • HTTP 401/403: verify your API key and that it has access to the project/org.
  • HTTP 404 Project not found: verify WHISPER_CONTEXT_PROJECT (slug/name) exists.

平台分布

OpenClaw

79.3%
按下载量换算6,657

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

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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