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0404 搜索

Agent Skill

该 Skill 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

8,274

周安装

338

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,650
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:04(04 搜索)
来源仓库:https://github.com/nidhov01/04
安装命令:
openclaw skills install 04
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 04

简介

该 Skill 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。
  • 通过 clawhub 安装,结合来源仓库和 README 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。
  • 当前功能聚焦于安全的自动任务迭代和优化系统。

SKILL.md

name
auto-iteration
version
1.0.0
description
安全的自动任务迭代和优化系统
author
AI Skills Team
tags
["迭代", "优化", "自动化", "工作流"]
requires
[]

AI自动迭代技能

安全的自动任务迭代和优化系统,支持质量评估和自动重试。

技能描述

自动执行任务并根据质量评估结果进行迭代优化,直到达到预期质量标准。支持工具白名单、危险操作检测和完整的历史记录。

使用场景

  • 用户:"生成一份报告,如果不满意就改进" → 自动迭代优化
  • 用户:"分析这段代码并优化" → 评估质量后自动改进
  • 用户:"创建一个方案,确保质量达标" → 迭代直到满足标准
  • 用户:"执行任务并记录过程" → 完整日志和历史记录

工具和依赖

工具列表

  • scripts/iteration_agent.py:核心迭代引擎

内置工具

工具功能参数
search搜索内容query, max_results
read读取文件file_path
write写入文件file_path, content
calculate安全计算expression
validate验证数据data, rules
analyze分析内容content

API密钥

外部依赖

  • Python 3.7+(仅使用标准库)

配置说明

配置参数

agent = IterationAgent(
    max_iterations=3,        # 最大迭代次数
    quality_threshold=0.7    # 质量阈值 (0-1)
)

数据存储位置

任务日志:~/.ai_iteration_log.db

使用示例

基本用法

from iteration_agent import IterationAgent

# 创建Agent
agent = IterationAgent(max_iterations=3, quality_threshold=0.7)

# 定义任务步骤
task_steps = [
    {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'output.txt', 'content': 'Hello AI'}},
    {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'output.txt'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'content': 'Hello AI'}},
]

# 执行任务(自动迭代直到达标)
result = agent.run_task('文本处理任务', task_steps)

场景1:自动优化文本

用户:"写一段产品介绍,质量要达到8分以上"

AI:

agent = IterationAgent(quality_threshold=0.8)
task_steps = [
    {'tool': 'write', 'params': {'content': '生成产品介绍'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'evaluate_quality': True}},
]
result = agent.run_task('产品介绍生成', task_steps)
# 自动迭代改进,直到质量达标

场景2:文件处理任务

用户:"读取data.txt,分析内容,保存报告"

AI:

task_steps = [
    {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'data.txt'}},
    {'tool': 'analyze', 'params': {'type': 'content_analysis'}},
    {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'report.txt'}},
]
result = agent.run_task('数据分析任务', task_steps)

场景3:自定义工具

用户:"添加一个自定义工具来发送通知"

AI:

def send_notification(**kwargs):
    # 自定义通知逻辑
    return {'success': True, 'message': '已发送通知'}

agent.tools['notify'] = send_notification

故障排除

问题1:任务未达标但停止迭代

现象:质量未达标但已达到最大迭代次数

解决

  1. 提高 max_iterations 参数
  2. 降低 quality_threshold 阈值
  3. 检查任务步骤是否合理

问题2:危险操作被阻止

现象:提示"危险操作已阻止"

解决

  • 这是安全机制,阻止危险命令
  • 使用白名单内的安全工具
  • 或明确告知操作是安全的

问题3:文件路径错误

现象:找不到文件或路径错误

解决

  • 使用绝对路径
  • 或确保当前工作目录正确
  • 只允许写入当前目录的文件

注意事项

  1. 迭代限制:默认最多3次迭代,避免无限循环
  2. 质量阈值:默认0.7,可根据需求调整
  3. 安全优先:危险操作会被自动阻止
  4. 只写当前:只允许写入当前目录的文件
  5. 定期备份:建议定期备份任务日志数据库

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

88.31%
按下载量换算2,340

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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