📦 AutoResearch — 自动研究

v1.0.0

Pipeline通过轮换主题，每晚自动从arXiv、GitHub、Hacker News、Brave Search获取信息，并生成结构化markdown报告，通过Telegr...

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by @bowen31337

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最后更新

2026/4/19

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Pending

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OpenClaw

可疑

high confidence

该技能基本兑现了承诺，但存在明显不匹配和过度访问模式（尤其是一个虚假的 Chromium 依赖，以及代码会探测本地 OpenClaw 配置文件寻找 API 密钥），安装前需审查。

评估建议

该技能似乎实现了宣传的 nightly research pipeline，但安装前需确认两点：...

详细分析 ▾

⚠ 用途与能力

该技能的声明目的（从 arXiv、GitHub、HN、Brave Search 进行夜间聚合）与提供的代码和文件相符。然而，SKILL.md 元数据和 README 声称需要 Chromium 浏览器（anyBins: chromium-browser/chromium/google-chrome）并提及浏览器自动化；所包含的脚本均未使用 headless 浏览器或驱动 Chromium。对于已实现的 HTTP + 正则 + Brave API 方案，这一 Chromium 需求并非必要，且与实现不符。此外，web_search_helper 试图读取 OpenClaw 配置文件以定位 Brave API 密钥——访问其他代理的配置文件并非实现声明功能所必需，且扩大了技能范围。

ℹ 指令范围

运行时说明（SKILL.md 及示例）准确描述了 Python 脚本的运行方式、空跑行为、文件输出，以及 stdout 用于 Telegram 预告。实际代码仅使用指定来源（arXiv、GitHub、Hacker News、Brave）。唯一越界的是 web_search_helper：当环境变量中无 BRAVE_API_KEY 时，它会去 ~/.openclaw/config.json 和 ~/.openclaw/agents/main/config.json 里找密钥。这让技能读取了其他代理/系统配置文件，超出单服务 API 密钥查找范围，值得复查。除此之外，指令都很具体，没有“随便收集所需上下文”这类模糊表述。

✓ 安装机制

无安装规范（仅指令型技能），最大限度降低安装时风险。代码依赖 httpx，运行时提示“uv run --with httpx”与依赖模型一致。清单中不存在远程下载或任意安装/解压操作。

⚠ 凭证需求

该 skill 未声明必需的 env var，但如果存在会读取 BRAVE_API_KEY（以及 OPENCLAW_BRAVE_KEY）——用于向 Brave Search 发送查询属合理。然而，web_search_helper 在环境变量未设置时会回退读取其他 OpenClaw 配置文件以提取 Brave key。试图解析其他 agent 的配置文件来定位 API key 与其声明目的不符，并引发隐私/凭据泄露风险。未请求其他无关凭据，也无硬编码 secret。

✓ 持久化与权限

该技能仅写入已记录的 workspace 路径（memory/autoresearch-latest.md、memory/autoresearch-archive.md），并在技能目录内维护一份小型 state.json。未设置 always:true，也不会修改其他技能的配置。除描述外，唯一与持久化相关的显著操作是读取 OpenClaw 配置文件（见 environment_proportionality）。

安全有层次，运行前请审查代码。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/4/19

1) Chromium 依赖：SKILL.md 和 README 声称需要 Chromium 浏览器，但代码并未使用浏览器自动化，该依赖多余，可能触发针对浏览器类技能的安全策略。请作者移除 anyBins 元数据或说明浏览器用途。

● Pending

安装命令

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官方npx clawhub@latest install autoresearch-pipeline

镜像加速npx clawhub@latest install autoresearch-pipeline --registry https://cn.longxiaskill.com

技能文档

# autoresearch — Nightly Research Pipeline 零成本夜间研究聚合器，循环 3 个主题轨道，从 4 个独立源拉取数据，合成结构化 markdown 报告，并向 stdout 输出 3 行 Telegram 预告。 ## 快速开始 ``bash # 空跑 —— 获取真实数据，打印预告，不写文件 cd ~/.openclaw/workspace uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py --dry-run # 完整运行 —— 写入 memory/ 并推进状态 uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py # 强制指定轨道 uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py --track crypto # 详细输出（调试日志到 stderr） uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py --dry-run --verbose ` ## 轨道管道按顺序循环 3 个轨道（状态持久化在 state.json）： | 轨道 | 显示名称 | 关注源 | |-------|-------------|---------------| | ai | AI & Agents | cs.AI/MA/CL/LG arXiv、Python/Rust/TS GitHub、LLM HN 关键词 | | crypto | Crypto & DeFi | cs.CR/DC arXiv、Solidity/Rust GitHub、crypto HN 关键词 | | devtools | Developer Tools | cs.SE/PL arXiv、Rust/Go/TS/Python GitHub、CLI/editor HN 关键词 | ## 来源 | 来源 | API | 认证 | 降级 | |--------|-----|------|----------| | arXiv | Atom API (export.arxiv.org) | 无 | 出错返回 [] | | GitHub Trending | 公开 HTML 抓取 | 无 | 结构变化返回 [] | | Hacker News | Firebase JSON API | 无 | 返回部分结果 | | Web Search | Brave Search API | BRAVE_API_KEY 环境变量 | 无密钥则静默跳过 | ## 输出文件 | 文件 | 说明 | |------|-------------| | memory/autoresearch-latest.md | 每次覆盖 —— 最新报告 | | memory/autoresearch-archive.md | 仅追加 —— 所有运行带日期标记 | | memory/autoresearch-errors.log | cron 运行的 stderr | ## CLI 参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|---------|-------------| | --track ai\|crypto\|devtools | 轮换 | 本次运行强制指定轨道 | | --dry-run | 关 | 获取+合成，但跳过写文件和状态推进 | | --verbose | 关 | 向 stderr 打印 DEBUG 日志 | ## 退出码 | 码 | 含义 | |------|---------| | 0 | 成功 | | 1 | 所有源失败或磁盘写入失败 | | 2 | 配置/状态错误（config.json 缺失、--track 值无效） | ## 配置编辑 config.json 自定义各轨道查询： `json { "tracks": { "ai": { "arxiv_categories": ["cs.AI", "cs.MA", "cs.CL", "cs.LG"], "arxiv_keywords": ["agent", "LLM", ...], "github_languages": ["python", "rust", "typescript"], "github_topics": ["ai-agent", "llm", ...], "hn_keywords": ["AI", "GPT", "Claude", ...], "web_queries": ["AI agent framework news 2026", ...] } } } ` ## Cron 集成 `bash # 加入 OpenClaw cron：悉尼凌晨 1 点（前一日 14:00 UTC） # cron 包装器捕获 stdout 并通过 Telegram 发送 0 14 * cd ~/.openclaw/workspace && uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py 2>>~/.openclaw/workspace/memory/autoresearch-errors.log ` 脚本向 stdout 打印 3 行预告： ` 🔬 Nightly Research: AI & Agents • 热门论文：Scaling Laws for Agent Reasoning… —— 我们研究推理… • 趋势：microsoft/autogen ⭐342 | HN: Show HN: I built… ` cron 代理捕获 stdout 并通过 message 工具发送到 Telegram。 ## 状态状态持久化在 state.json： `json { "current_track_index": 1, "last_run": "2026-03-15T14:02:31.123456+00:00", "last_tracks": ["ai"] } ` 仅在成功运行（退出码 0）时推进状态。若所有源失败，状态保持同一轨道，次日重试。 ## 依赖 - httpx —— 所有 HTTP（通过 uv run --with httpx） - xml.etree.ElementTree —— arXiv Atom XML 解析（标准库） - json, re, asyncio, argparse, pathlib —— 标准库无需额外依赖，skill 目录无需 pyproject.toml。 ## 与书稿集成其它 cron 或代理可直接读取最新报告： `bash cat ~/.openclaw/workspace/memory/autoresearch-latest.md ` 或在 Python 中： `python from pathlib import Path report = Path.home() / ".openclaw/workspace/memory/autoresearch-latest.md" content = report.read_text() ` ## 文件结构 ` skills/autoresearch/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── PLAN.md # 架构与规范 ├── config.json # 轨道定义 + 源配置 ├── state.json # 运行时状态（自动管理） └── scripts/ ├── run.py # CLI 入口（主管道） ├── sources.py # 数据获取器（arXiv、GitHub、HN、web） ├── synthesise.py # 报告生成器（markdown 合成） └── state.py ``

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库