Web Research Assistant

通过多源检索与评估,生成带引用的结构化研究报告。

已扫描
适合谁
研究人员、内容创作者
不适合谁
需要实时交互或人工反馈的场景、依赖本地文件或私有数据源的用户
国内可用性
需网络配置。可能需要网络配置或第三方服务可访问。
安装难度
新手友好(★☆☆)。基于终端操作、依赖、API Key 和本地环境要求的初步判断。

安装与下载

openclaw skills install @underbench2-gif/ub2-web-research-assistant

Skill 说明

命令、参数、文件名以原文为准

Web Research Assistant

一个使 Claw 能够对任意主题执行结构化网络研究的技能,能够从多个来源综合信息,并生成带有引用的条理清晰的摘要。

该技能的功能

此技能引导 Claw 完成系统化的网络研究流程:

  1. 查询构建 — 将宽泛的研究问题拆解为具体、有针对性的搜索查询
  2. 多源信息收集 — 在多个来源中检索,获取多样化的观点和数据点
  3. 来源评估 — 评估每个来源的可信度与相关性
  4. 信息整合 — 将发现的内容整合为连贯、有结构的总结
  5. 引用标注 — 为所有引用内容提供完整的 URL 来源信息

使用方法

向 Claw 提出任何主题的研究请求:

  • “研究量子计算当前的发展状况,并总结过去一年的关键突破”
  • “查找并比较前五大云服务提供商的定价模式”
  • “调查电动汽车与传统汽车的环境影响差异”

输出格式

该技能生成结构化的研究报告,包含:

  • 执行摘要 — 2–3 句话概述核心发现
  • 详细结论 — 按子主题组织,附有支持性证据
  • 参考文献列表 — 所有引用的网址及发布日期
  • 置信度评估 — 每项发现在多个来源中的支持程度

最佳实践

  • 研究问题越具体,结果越聚焦
  • 若需最新信息,请指定时间范围(例如:“过去6个月内”)
  • 如需特定视角(技术、商业、消费者等),请明确说明
  • 若默认输出格式不符合需求,可要求调整输出格式
UG
@underbench2-gif

已收录 1 个 Skill

相关推荐