AlphaMoatによると、2026-09時点でdeep-researchのダウンロード数は2,176、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,307位、ナレッジ管理では442件中375位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 33 | 1443 | - | - |
| SkillHub ↗ | 416 | 2176 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
範囲を確認し、明示的に渡された GEMINI_API_KEY と SDK で開始し、引用付き Markdown と追質問用の Interaction ID を出します。設定を走査してキーを探さず、利用可否はアカウント、依存、API によります。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2176 | — | - |
| 2026-08 | 1684 | +13.3% | - |
| 2026-07 | 1486 | +21.7% | - |
| 2026-06 | 1221 | +12.6% | - |
| 2026-05 | 1084 | — | - |
| 2026-03 | 674 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: deep-research
description: "使用 Gemini Deep Research Agent 进行自主深度研究,生成带引用的详细研究报告。当用户需要深度调研话题、生成研究报告、或需要多轮搜索和分析时使用。触发词:深度研究、deep research、帮我调研、研究一下、写研究报告、deep dive、详细分析。"
metadata:
openclaw:
primaryEnv: GEMINI_API_KEY
homepage: https://www.npmjs.com/package/@google/genai
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# Deep Research Agent使用 Gemini Deep Research Pro 执行自主多步搜索-阅读-分析的深度研究,通常需要 5-20 分钟完成。 ## 依赖来源 - 首选 SDK 来源:npm 包 `@google/genai` - 可选兼容模式:通过 `GOOGLE_GENAI_SDK_PATH` 显式指定一个本地 SDK 路径 不要依赖某台开发机上的隐式 bundled SDK 路径,也不要在技能里写死个人机器目录。 ## 工作流程 ### 1. 确认研究主题 - 与用户确认研究主题和范围 - 如果话题模糊,帮助用户明确研究方向和关注点 - 将用户需求转化为清晰的英文或中文研究查询 ### 2. 准备 API Key 必须显式提供: ```bash export GEMINI_API_KEY="<api_key>" ``` 不要自动读取本地 `openclaw.json` 或扫描多个默认配置位置。发布型技能应让密钥来源保持明确、可审查、可控。 ### 3. 执行研究 **提醒用户**:深度研究通常需要 5-20 分钟,请耐心等待。 脚本与 `SKILL.md` 位于同一目录。执行时先把脚本路径解析为当前技能目录下的 `deep-research.mjs`,不要写死开发机绝对路径。 运行脚本: ```bash GEMINI_API_KEY="<api_key>" node <skill-dir>/deep-research.mjs "<研究主题>" ``` 可选参数: - `--timeout <seconds>` — 超时时间,默认 3600 秒(1 小时) - `--no-stream` — 使用轮询模式(如果流式出错可尝试) 可选 SDK 路径覆盖: ```bash GOOGLE_GENAI_SDK_PATH="/path/to/@google/genai/dist/node/index.mjs" \ GEMINI_API_KEY="<api_key>" \ node <skill-dir>/deep-research.mjs "<研究主题>" ``` **重要**:由于研究耗时较长,使用 exec 工具时设置足够的超时时间(至少 1200 秒)。 ### 4. 后续追问 研究完成后,脚本会输出 Interaction ID。如果用户需要追问或深入某个方面: ```bash GEMINI_API_KEY="<api_key>" node <skill-dir>/deep-research.mjs --follow-up <interaction_id> "<追加问题>" ``` ### 5. 呈现结果 - stdout 输出为 Markdown 格式的研究报告 - 保持原始 Markdown 格式呈现给用户 - 报告包含引用来源链接 - 如果用户需要,可以将报告保存为文件 ## 输出说明 - **stdout** — 最终研究报告(Markdown 格式) - **stderr** — 进度信息: - 🔬 研究开始 - 📊 状态更新 - 💭 思考摘要(Agent 的中间思考过程) - ✅ 研究完成 + 耗时 - 📎 Interaction ID(用于后续追问) ## 错误处理 | 退出码 | 含义 | 处理方式 | |--------|------|----------| | 0 | 成功 | 正常呈现报告 | | 1 | 参数错误 | 检查研究主题是否提供 | | 2 | 环境或 API 错误 | 检查 `GEMINI_API_KEY`、`@google/genai` 安装和配额 | | 3 | 超时 | 建议缩小研究范围或增加超时 | ## 安全 - 不要将 API Key 直接展示给用户 - 使用环境变量传递 API Key,不要把真实密钥写进技能文件 - 不要在未获用户确认前读取本地配置中的潜在密钥
長いテキストや文書、ウェブページを要点とキーワードに圧縮する要約ツールです。
IMA OpenAPI を通じてノートとナレッジベースを操作します。
ウェブ要求に適切なツールを割り当てるための必読ガイドです。
Baidu AI 検索 API でウェブを検索するスキルです。
uvx 経由で markitdown を呼び、さまざまな形式のファイルを Markdown に変換します。
OpenClaw の既定のウェブ検索で、複数のエンジンをリアルタイムに引きます。
DuckDuckGo のエンドポイントでウェブ、ニュース、画像、動画を検索するスキルです。
利用できる OpenClaw スキルを検索して見つけるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。