什么是 Clawhub Skill Search？

Clawhub Skill Search 是一款专门的实用工具，旨在帮助用户导航广阔的 Openclaw Skills 市场。在拥有超过 238 种专业能力的情况下，此 skill 充当了智能目录和顾问，将用户的任务（从学术研究到数据可视化）与生态系统中提供的最有效工具进行匹配。它弥补了用户意图与特定代理操作的技术执行之间的鸿沟。

除了简单的搜索，它还提供相似工具之间的对比分析，并生成快速入门指南以确保无缝集成。无论您是在寻找文献综述工具、写作助手还是统计分析模块，此 skill 都能通过分析每个 Openclaw Skills 规范中的技术真相，确保您为工作流找到最佳解决方案。

下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/earthwalking/clawhub-skill-search

安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

优先级：工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。

Clawhub Skill Search 应用场景

• 根据模糊的任务描述发现最相关的 Openclaw Skills。
• 比较多个工具以确定哪个工具为特定项目提供最佳输出格式。
• 为新发现的 skills 生成即时使用指南和 CLI 示例。
• 排除特定 skill 未触发的原因或识别缺失的依赖项。

1. 分析用户的自然语言请求，以识别核心任务类型、研究领域和所需输出。
2. 将意图与所有可用 Openclaw Skills 的触发条件和描述进行交叉引用。
3. 根据优先级、功能覆盖范围和配置简易度对潜在匹配项进行排名。
4. 向用户提供建议、适用多个工具时的对比表，以及运行该 skill 所需的准确 CLI 命令。

Clawhub Skill Search 配置指南

要利用搜索功能并管理您的 Openclaw Skills 生态系统，请使用以下 CLI 命令：

# 列出所有当前安装的 skills 及其状态
openclaw skills list

# 使用关键字在 Clawhub 市场中搜索新 skills
openclaw skills search "your-task-keyword"

# 找到后启用特定 skill
openclaw skills enable 

# 查看特定 skill 的详细信息和帮助
openclaw skill run  --help

Clawhub Skill Search 数据架构与分类体系

该搜索引擎使用结构化分类法组织其建议，以确保 Openclaw Skills 的高相关性结果。数据分类如下：

name: clawhub-skill-search
description: "Use this skill when users need help finding, discovering, or selecting OpenClaw skills from the Clawhub marketplace. Triggers include: '哪个技能适合', '怎么找到', '技能搜索', 'skill search', 'how to find skill', or any request about navigating the 238+ skill ecosystem. Helps users match their tasks to appropriate skills and understand skill capabilities."
license: Apache 2.0

Clawhub 技能搜索指南 ??

在 238+ 个 OpenClaw 技能中快速定位所需工具

技能目标

帮助用户：

1. 发现技能 - 根据任务需求找到合适的技能
2. 理解技能 - 了解技能的功能和使用场景
3. 使用技能 - 掌握技能的调用方法和最佳实践
4. 解决问题 - 排查技能使用中的常见问题

触发条件

明确触发

用户直接询问技能相关话题：

• "哪个技能适合做 X？"
• "怎么搜索文献的技能？"
• "OpenClaw 有哪些数据分析技能？"
• "skill search for literature review"
• "how to find the right skill for..."

隐式触发

用户描述任务但未指定技能：

• "帮我找一些关于主观幸福感的论文" → 推荐 citation-management
• "分析一下这个数据" → 推荐 statistical-analysis
• "润色这段文字" → 推荐 academic-writing

核心功能

1. 技能推荐引擎

根据用户任务匹配技能：

输入："我想搜索关于 AI 和心理学的论文"
↓
匹配过程：
1. 识别任务类型：文献搜索
2. 识别研究领域：AI、心理学
3. 识别输出需求：论文列表、引用
↓
推荐技能：citation-management (优先级 1)
         academic-research-hub (优先级 2)

2. 技能对比分析

当多个技能都适用时，提供对比：

3. 使用指南生成

为选定技能提供快速上手指南：

## citation-management 快速开始

### 基本用法
citation-management --search "your query" --count 10

### 高级功能
citation-management --doi "10.xxxx/xxxxx" --format bibtex
citation-management --validate "references.bib"

### 最佳实践
- 使用具体关键词
- 设置合理数量限制 (5-20)
- 及时保存搜索结果

4. 问题诊断

当技能使用失败时，提供排查建议：

问题：技能没有触发

排查步骤：
1. 检查技能是否启用 → openclaw skills list
2. 验证关键词是否匹配 → 查看 SKILL.md 触发条件
3. 检查 Agent 配置 → 确认 agent 有权限调用
4. 尝试手动调用 → openclaw skill run 

技能分类体系

按研究领域

按任务类型

按输出格式

使用流程

步骤 1：需求澄清

当用户需求模糊时，主动询问：

用户："帮我分析一下数据"

助手："好的，我来帮你选择合适的数据分析技能。

请问：
1. 你的数据类型是什么？（问卷数据、实验数据、观测数据）
2. 你想做什么分析？（描述统计、差异检验、关系分析、预测模型）
3. 你的研究问题是什么？

根据回答，我会推荐最合适的技能。"

步骤 2：技能匹配

根据需求匹配技能：

决策树：

需要搜索文献？
├─ 是 → citation-management / academic-research-hub
└─ 否 → 需要分析数据？
    ├─ 是 → 什么分析？
    │   ├─ 描述统计 → data-analysis
    │   ├─ 假设检验 → statistical-analysis
    │   └─ 可视化 → scientific-visualization
    └─ 否 → 需要写作协助？
        ├─ 是 → academic-writing
        └─ 否 → 需要解析论文？
            └─ 是 → paper-parse

步骤 3：提供指南

为选定技能提供使用指南：

## 推荐使用：statistical-analysis

### 适用场景
- t 检验、ANOVA、回归分析
- 假设检验、效应量计算
- APA 格式结果报告

### 基本用法
statistical-analysis --file data.csv --type t_test --group_var gender --dv wellbeing

### 下一步
1. 准备数据文件（CSV 格式）
2. 确认变量名称
3. 我可以帮你运行分析

需要我现在帮你执行吗？

步骤 4：执行支持

协助用户调用技能：

# 直接调用
openclaw skill run statistical-analysis --file data.csv --type descriptive

# 或让 Agent 代理
"好的，我来帮你运行统计分析..."
[执行技能调用]

核心技能详解

citation-management ??

用途：文献搜索、引用管理、BibTeX 生成

触发关键词：

• "搜索文献"
• "找论文"
• "Google Scholar"
• "PubMed"
• "BibTeX"
• "DOI"
• "参考文献"

使用示例：

# 搜索文献
citation-management --search "subjective wellbeing China" --count 10

# DOI 转 BibTeX
citation-management --doi "10.1038/s41597-023-01234-x" --format bibtex

# 验证引用
citation-management --validate "references.bib"

最佳实践：

• ? 使用具体关键词（研究对象 + 方法 + 地区）
• ? 设置合理数量（5-20 篇）
• ? 及时保存搜索结果
• ? 避免过于宽泛的搜索词

academic-writing ??

用途：论文写作、语言润色、格式优化

触发关键词：

• "润色"
• "改写"
• "学术写作"
• "摘要"
• "语法检查"
• "语言优化"

使用示例：

# 润色语言
academic-writing --file draft.md --action polish --output polished.md

# 生成摘要
academic-writing --type abstract --input full_paper.md

# 语法检查
academic-writing --file manuscript.md --action grammar_check

最佳实践：

• ? 提供上下文（研究领域、目标期刊）
• ? 明确润色目标（简洁性、学术性）
• ? 保留原文核心意思
• ? 不要期望一次性完美

paper-parse ??

用途：论文解析、PDF 分析、内容提取

触发关键词：

• "解读论文"
• "PDF 分析"
• "论文总结"
• "提取方法"
• "分析创新点"

使用示例：

# 解析 PDF
paper-parse --file paper.pdf --mode full

# 解析 URL
paper-parse --url "https://arxiv.org/abs/2301.12345"

# 双模式输出
paper-parse --file paper.pdf --mode dual

最佳实践：

• ? 提供高质量 PDF（文字版）
• ? 指定关注重点
• ? 结合多篇论文对比
• ? 避免扫描版 PDF

statistical-analysis ??

用途：统计分析、假设检验、结果解读

触发关键词：

• "t 检验"
• "回归分析"
• "ANOVA"
• "相关分析"
• "统计方法"
• "效应量"

使用示例：

# 描述统计
statistical-analysis --file data.csv --type descriptive

# t 检验
statistical-analysis --file data.csv --type t_test --group_var gender

# 回归分析
statistical-analysis --file data.csv --type regression --dv wellbeing --iv age income

最佳实践：

• ? 先检查数据质量
• ? 验证统计假设
• ? 报告效应量和 CI
• ? 不要盲目用复杂方法

scientific-visualization ??

用途：publication-ready 图表生成

触发关键词：

• "publication-ready"
• "Nature 风格"
• "误差线"
• "显著性标记"
• "色盲友好"

使用示例：

# 多面板图
scientific-visualization --config nature_style.yaml --data results.csv

# 单图生成
scientific-visualization --type barplot --data data.csv --style journal

最佳实践：

• ? 使用色盲友好配色
• ? 添加误差线和显著性
• ? 符合期刊格式
• ? 避免过度装饰

常见问题解答

Q1: 技能没有触发怎么办？

排查步骤：

# 1. 检查技能列表
openclaw skills list

# 2. 查看技能状态
openclaw skills info 

# 3. 启用技能（如需要）
openclaw skills enable 

# 4. 手动调用测试
openclaw skill run  --help

常见原因：

• 技能未启用
• 关键词不匹配
• Agent 配置问题
• 依赖未安装

Q2: 多个技能都适用，怎么选？

决策原则：

1. 专用优先 - 选择专门针对该任务的技能
2. 功能覆盖 - 选择功能最全面的技能
3. 输出格式 - 选择符合输出需求的技能
4. 依赖最少 - 选择配置最简单的技能

示例：

任务：搜索心理学文献

选项：
- citation-management → ? 专用、支持 Google Scholar/PubMed
- academic-research-hub → ? 多源、支持 arXiv/PubMed/Semantic
- web_search → ? 一般搜索，学术资源有限

推荐：citation-management (心理学文献首选)

Q3: 技能报错怎么办？

通用排查流程：

1. 阅读错误信息
   ↓
2. 检查输入格式（文件路径、参数名称）
   ↓
3. 查看技能文档（SKILL.md）
   ↓
4. 检查依赖安装
   ↓
5. 尝试简化参数
   ↓
6. 搜索类似问题（GitHub Issues / Discord）

示例：

错误："FileNotFoundError: data.csv"

解决：
1. 确认文件路径正确
2. 检查文件是否存在：ls data.csv
3. 使用绝对路径：/full/path/to/data.csv

Q4: 如何发现新技能？

方法：

# 浏览技能市场
openclaw skills browse

# 搜索技能
openclaw skills search "keyword"

# 查看热门技能
openclaw skills trending

# 访问 Clawhub
https://clawhub.ai/skills

推荐关注：

• 每周新增技能
• 社区热门技能
• 官方推荐技能

技能搜索技巧

技巧 1：使用具体关键词

? "分析数据" → 太模糊
? "用 t 检验分析两组数据的差异" → 明确触发 statistical-analysis

? "画图" → 太模糊
? "画一个 publication-ready 的柱状图，带误差线" → 明确触发 scientific-visualization

技巧 2：指定输出格式

"生成 BibTeX 引用" → citation-management
"生成 APA 格式报告" → statistical-analysis
"生成 Markdown 文档" → academic-writing

技巧 3：使用同义词

建议：使用更具体的表述

最佳实践总结

? 推荐做法

1. 明确需求 - 具体描述任务目标
2. 提供上下文 - 研究领域、目标期刊
3. 迭代优化 - 根据结果调整
4. 保存结果 - 及时导出备份
5. 验证输出 - 检查准确性

? 避免错误

1. 模糊描述 - "分析一下"
2. 缺少上下文 - 不提供研究领域
3. 期望过高 - 期望一次性完美
4. 忽视验证 - 不检查输出质量
5. 重复搜索 - 不保存之前结果

资源链接

• Clawhub 官网: https://clawhub.ai
• 技能市场: https://clawhub.ai/skills
• OpenClaw 文档: https://docs.openclaw.ai
• 社区 Discord: https://discord.com/invite/clawd
• 技能开发指南: https://docs.openclaw.ai/skills/creating

维护者: academic-assistant
版本: v1.0
更新日期: 2026-03-15
许可: Apache 2.0

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