cross-model-review（跨模型审查）
Agent Skill
cross-model-review 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
周安装
GitHub Stars
下载量
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：cross-model-review（跨模型审查）
来源仓库：https://github.com/don-gbot/cross-model-review
安装命令：
openclaw skills install cross-model-review
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。
openclaw skills install cross-model-review简介
使用两种 AI 模型进行对抗性内容审查，提升生成质量与逻辑一致性。
- 适合撰写论文、报告或代码前的多角度校验，减少幻觉内容。
- 支持静态角色固定或交替模式，灵活适应不同评审需求。cross-model-review 属于研究检索类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。
- 安装前需配置双模型 API 密钥，注意计费和速率限制。
- 适用于学术写作、技术文档或创意内容的高标准要求场景。
适合场景
OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时
用户想查找某类 Agent Skill 时
需要根据任务场景推荐可安装能力包时
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
73.89%安全审计
VirusTotal
ClawScan
Static analysis
权限和风险
安装流程涉及命令执行，可能通过 openclaw skills install cross-model-review 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。
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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