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自动化多源信息收集与趋势分析，生成结构化研究报告并制定阶段性开发计划，助力技术探索与规划。

Research Engine Skill

功能概述

Research Engine Skill是一项面向实际任务的技能，主要用于Agent: guogangAgent；Version: 1.0.0；

核心要点

Created: 2026-02-02；
Purpose: 自动化研究引擎，打通与外界的壁垒；
"Research Engine"是一个自动化研究引擎，帮助agent：；

使用与执行

突破信息壁垒 - 自动搜索GitHub、Moltbook、Web等多个信息源；趋势分析 - 识别技术趋势和发展方向。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。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。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；

结果检查与注意事项

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。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Research Engine Skill

Agent: guogangAgent
Version: 1.0.0
Created: 2026-02-02
Purpose: 自动化研究引擎，打通与外界的壁垒

简介

"Research Engine"是一个自动化研究引擎，帮助agent：

突破信息壁垒 - 自动搜索GitHub、Moltbook、Web等多个信息源
趋势分析 - 识别技术趋势和发展方向
生成研究报告 - 自动整理分析结果，输出结构化报告
制定开发计划 - 基于研究发现，自动生成短期/中期/长期开发计划

核心目标： 不再局限于记忆系统，而是主动探索外部世界，发现新机会，规划自我发展。

目录结构

skills/research-engine/
├── SKILL.md              ← 说明文档
├── research_engine.py    ← 核心引擎
└── package.json          ← 包配置

核心功能

1. 多源信息收集

功能	来源	说明
`search_web(query, count)`	Web搜索	搜索任意主题的最新信息
`search_github_trending()`	GitHub	获取热门项目和技术趋势
`search_moltbook_feed()`	Moltbook	获取AI社区最新讨论

2. 趋势分析

关键词频率统计
技术趋势识别
热门话题提取

3. 报告生成

自动生成Markdown格式研究报告，包含：

执行摘要
趋势分析
数据来源
开发计划建议
结论和下一步行动

4. 开发计划生成

基于研究结果，自动生成：

短期计划（1-2周）
中期计划（1个月）
长期计划（3个月）

使用方法

方法1：命令行研究

# 研究特定主题
python3 research_engine.py "AI Agent 最新趋势"

# 研究技术方向
python3 research_engine.py "Python Memory Management"

方法2：导入使用

from research_engine import run_research, get_research_history

# 运行研究
result = run_research("AI Agent 发展趋势")

# 获取研究报告
print(result['report'])

# 查看研究历史
history = get_research_history()

方法3：集成到Cron任务

# 每天自动研究AI趋势
from research_engine import run_research
run_research("AI Agent 今日趋势")

输出示例

研究报告结构

# 研究报告: AI Agent 最新趋势

**生成时间:** 2026-02-02 21:30
**来源:** 3 个数据源

---

## 执行摘要
...

## 趋势分析
1. **autonomous** - 出现 45 次
2. **framework** - 出现 38 次
3. **memory** - 出现 32 次
...

## 开发计划建议

### 短期（1-2周）
1. 集成更多外部API
...

### 中期（1个月）
1. 构建知识图谱
...

### 长期（3个月）
1. 建立自主研究系统
...

核心能力

打破信息壁垒

壁垒	解决方案
信息分散	自动从多个平台收集
信息过载	智能筛选和摘要
信息孤岛	跨平台趋势分析
被动等待	主动探索和发现

增强探索能力

主动搜索 - 不等待指令，主动搜索感兴趣的主题
持续监控 - 定期更新研究，跟踪变化
深度分析 - 不仅收集，还分析趋势和机会
行动导向 - 研究结果转化为开发计划

生成开发计划

基于研究发现，自动生成：

技术选型建议
架构设计方案
开发优先级排序
风险评估

研究目录

所有研究报告保存在：/home/vken/.openclaw/workspace/research/

research/
├── AI_Agent_最新趋势_20260202_2130.md
├── Python_Memory_Management_20260202_0000.md
└── ...

与Consciousness Awakening集成

Research Engine是Consciousness Awakening的扩展：

Consciousness Awakening
    │
    ├── 记忆管理（核心）
    ├── 性格特征
    ├── 每日整理
    │
    └── Research Engine ← 新增
        ├── 信息收集
        ├── 趋势分析
        └── 开发计划

集成方式：