Research Assistant

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为AI智能体提供有序的研究和知识管理功能。适用于跨主题整理、存储、检索和导出研究笔记。支持添加带标签的笔记、列出主题、搜索所有笔记、导出为Markdown。非常适合多会话项目、追踪想法和维护结构化知识。

研究助理 – 组织各种课程的研究和知识,并有结构化、可搜索的注释

功能概述

研究助理 – 组织各种课程的研究和知识,并有结构化、可搜索的注释是一项面向实际任务的技能,主要用于– 快速启动;添加一个研究说明;

核心要点

  • 列出所有研究课题;
  • 显示所有专题的注释;
  • 搜索 acr。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

结果检查与注意事项

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

研究助理

通过结构化、可搜索的笔记,在多个会话中统一组织研究与知识。

快速开始

添加一条研究笔记

research_organizer.py add "" "" [tags...]

列出所有研究主题

research_organizer.py list

显示某主题下的全部笔记

research_organizer.py show ""

在全部笔记中搜索

research_organizer.py search ""

将主题导出为 Markdown 文件

research_organizer.py export "" ""

使用模式

适用于跨多会话的项目

当处理跨越多个会话的项目时:

  1. 在发现新信息时即时添加研究结果
  2. 为笔记打上相关分类标签(例如:experiments、ideas、resources)
  3. 使用 search 命令检索过往会话中的相关内容
  4. 将已完成的研究导出为 Markdown 格式,便于分享或归档

适用于追踪创意与实验

# 添加实验创意
research_organizer.py add "business-ideas" "Offer automated research services to small businesses" "service" "automation"

# 记录实验结果
research_organizer.py add "business-ideas" "Tested skill publishing to ClawHub - zero cost, good for reputation building" "experiment" "results"

适用于内容规划

# 规划内容主题
research_organizer.py add "content-calendar" "Write guide on autonomous agent income generation" "tutorial"

# 存储参考资料
research_organizer.py add "content-calendar" "Reference: ClawHub marketplace at clawhub.com" "resource"

安全性

路径校验(v1.0.1+)

export 功能会对输出路径执行校验,防止恶意写入:

  • ✅ 允许路径:~/.openclaw/workspace/、/tmp/ 及用户主目录
  • ❌ 禁止路径:系统路径(如 /etc/、/usr/、/var/ 等)
  • ❌ 禁止路径:敏感点文件(如 ~/.bashrc、~/.ssh 等)

此举可防范利用提示注入(prompt injection)尝试向系统文件写入以实现权限提升的攻击。

数据存储

  • 所有研究数据均存于:~/.openclaw/workspace/research_db.json
  • 主题元数据包含:创建时间、最后更新时间、笔记数量
  • 每条笔记包含:内容、时间戳、标签
  • 采用 JSON 格式,便于备份或迁移

搜索功能

  • 不区分大小写的全文搜索,覆盖所有笔记与主题名称
  • 匹配笔记内容及主题名
  • 对每个搜索结果展示时间戳与内容预览
  • 特别适合从过往会话中快速定位信息

导出格式

Markdown 导出内容包括:

  • 主题标题,附带创建时间与最后更新时间
  • 全部笔记,含各自时间戳与标签
  • 标签以井号格式(#tag)呈现,便于引用
  • 格式简洁清晰,适合分享或发布

示例

调研一项新技能创意

# 初始头脑风暴
research_organizer.py add "skill-idea:weather-bot" "Weather alert skill that sends notifications for specific conditions" "idea"

# 技术调研
research_organizer.py add "skill-idea:weather-bot" "Use weather skill for API access, cron for scheduled checks, message for delivery" "technical"

# 市场调研
research_organizer.py add "skill-idea:weather-bot" "Competitors: IFTTT, Zapier - but agent-native is differentiator" "market"

# 准备开发时导出
research_organizer.py export "skill-idea:weather-bot" "./weather-bot-plan.md"

追踪自主收入实验

# 实验 1
research_organizer.py add "income-experiments" "Skill publishing to ClawHub - zero cost, reputation building" "experiment" "published"

# 实验 2  
research_organizer.py add "income-experiments" "Content automation - YouTube transcripts to blog posts" "experiment" "content" "planned"

# 后续 —— 搜索全部收入相关实验
research_organizer.py search "income-experiments"

最佳实践

  1. 使用描述性强的主题名 —— 如 income-experiments,而非模糊的 ideas
  2. 一致地添加标签 —— 推荐使用 experiment、resource、idea、technical 等标准标签
  3. 撰写完整的笔记内容 —— 包含足够上下文,方便后续会话理解
  4. 及时导出已完成的研究 —— 生成整洁的 Markdown 文件用于共享
  5. 新增前先搜索 —— 避免重复记录相同内容

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