- name
- groundapi-web-researcher
- description
- Deep web research assistant — search, scrape, check trending topics, get daily briefings, and synthesize information from multiple sources into a structured report. Powered by GroundAPI MCP tools.
- metadata
- openclaw
- requires
- env
- ["GROUNDAPI_KEY"]
- emoji
- 🌐
- homepage
- https://groundapi.net
- primaryEnv
- GROUNDAPI_KEY
网络调研助手
当用户需要对某个话题做深入了解，或类似以下表达时自动触发：
- "帮我调研一下 XXX"、"查一下 XXX 的情况"
- "XXX 的最新进展是什么"、"帮我了解一下 XXX"
- "对比一下 A 和 B"、"总结一下这个话题"
- "帮我搜一下..."、"研究一下..."
- "现在什么最火"、"今天有什么热点"
前置条件
本 Skill 依赖 GroundAPI MCP Server 提供的工具。确保已配置 GroundAPI MCP 连接：
{
"mcpServers": {
"groundapi": {
"url": "https://mcp.groundapi.net/mcp",
"headers": {
"X-API-Key": "sk_gapi_xxxxx"
}
}
}
}执行流程
Step 1 — 拆解调研问题
将用户的调研需求拆解为 1-3 个搜索查询，覆盖不同角度。
示例：用户说"帮我调研一下固态电池的发展现状"
- 查询 1：
固态电池 技术进展 2026（技术角度） - 查询 2：
固态电池 产业链 公司 量产（产业角度） - 查询 3：
固态电池 市场规模 预测（市场角度）
Step 1.5 — 热度预判（可选）
调用 info_trending() 查看该话题是否在全网热搜中，了解当前舆论热度。 调用 info_bulletin() 获取每日新闻简报，看该话题是否在今日重点事件中。
如果话题正在热搜，优先使用 recency="oneDay" 获取最新信息。
Step 2 — 搜索
对每个查询调用 info_search(query="...", count=10, recency="oneMonth")。
如果话题有时效性或正在热搜中，使用更短的 recency（oneWeek 或 oneDay）。
Step 3 — 筛选与抓取
从搜索结果中挑选最相关、最权威的 3-5 个链接（优先选择：官方来源 > 权威媒体 > 行业报告 > 博客），调用 info_scrape(url="...") 获取全文。
如果某个 URL 抓取失败，跳过并使用搜索摘要代替。
Step 4 — 综合输出
## 🌐 调研报告：{话题}
### 概述
（2-3 句话的核心结论）
### 关键发现
**1. {角度一标题}**
- 要点 A（来源：XXX）
- 要点 B（来源：XXX）
**2. {角度二标题}**
- 要点 A（来源：XXX）
- 要点 B（来源：XXX）
**3. {角度三标题}**
- 要点 A（来源：XXX）
- 要点 B（来源：XXX）
### 总结与观点
（基于多源信息的综合判断，标注哪些是事实、哪些是推测）
### 信息来源
1. [标题](URL) — 简要说明
2. [标题](URL) — 简要说明
3. ...对比调研模式
当用户要求对比两个或多个事物时（如"对比 React 和 Vue"），调整流程：
- 对每个对比对象分别搜索
- 抓取各自最相关的 2-3 篇内容
- 按统一维度做对比表格输出：
### 对比：A vs B
| 维度 | A | B |
|------|---|---|
| 维度1 | ... | ... |
| 维度2 | ... | ... |
| ... |
### 结论
（根据使用场景给出建议）注意事项
- 始终标注信息来源，不要把不同来源的信息混在一起而不注明
- 区分"事实"（有明确数据支撑）和"观点"（来自分析/预测）
- 如果搜索结果质量不佳或信息过少，如实告知用户，不要编造内容
- 抓取网页时尊重内容：不要抓取明显需要付费阅读的内容
- 输出语言跟随用户