Alex Dobrin

Aubrai Longevity Research

知识管理v1.0.19
作者:Alex Dobrin更新于 2026-05-11共 18 个版本 · 最新版本发布于 2026-03-03aubrai-longevity@clawhub_dobrinalexandru/aubrai-longevity
知识库问答摘要总结

据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Aubrai Longevity Research 累计下载 4,727 次、获 5 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 2,001 位,在「知识管理」分类(442 个)中排名第 188 位。

累计安装
367
累计下载
4,727
星标
5
全站排名
#2,001
全站前 40% · 「知识管理」前 43%
平台累计安装累计下载星标评论
ClawHub ↗1564,7275-
SkillHub ↗3674,7125—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

提交研究问题,轮询完成状态,并在返回时展示正文及引文链接;追问可复用会话标识。文档公开接口无需密钥,只发送相关问题,不传秘密或无关个人信息。结果是研究摘要而非医疗建议,缺少引文时须说明。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

  • 探索长寿研究问题及其返回来源

什么时候用

  • 用户明确要求使用 Aubrai 获取研究摘要时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

研究这个衰老相关问题,保留返回引文;若没有来源,请明确说明。

月度数据趋势

累计下载4,727
3,5044,1614,8182026-03 · 累计下载 3,5952026-05 · 累计下载 3,9692026-06 · 累计下载 4,1372026-07 · 累计下载 4,4332026-08 · 累计下载 4,5762026-09 · 累计下载 4,72726-0326-09
星标5
4562026-03 · 星标 52026-05 · 星标 52026-06 · 星标 52026-07 · 星标 52026-08 · 星标 52026-09 · 星标 526-0326-09

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份累计下载环比星标
2026-094,727—5
2026-084,576+3.2%5
2026-074,433+7.2%5
2026-064,137+4.2%5
2026-053,969—5
2026-033,595—5

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。

1.9 KB · ClawHub v1.0.19
---
name: aubrai-longevity
description: Answer questions about longevity, aging, lifespan extension, and anti-aging research using Aubrai's research engine with cited sources.
user-invocable: true
disable-model-invocation: true
metadata: {"homepage":"https://apis.aubr.ai/docs","openclaw":{"emoji":"🧬"}}
---

# Aubrai Longevity Research
展开全部(共 53 行)
Use Aubrai's public API (https://apis.aubr.ai) to answer longevity and aging research questions with citations. The API is free and open — no API key or authentication required. All requests use HTTPS.

## Workflow

1. **Submit the question**:

```bash
jq -n --arg msg "USER_QUESTION_HERE" '{"message":$msg}' | \
  curl -sS -X POST https://apis.aubr.ai/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @-
```

Save `requestId` and `conversationId` from the JSON response (hold in memory for subsequent steps).

2. **Poll until complete**:

```bash
curl -sS "https://apis.aubr.ai/api/chat/status/${REQUEST_ID}"
```

Repeat every 5 seconds until `status` is `completed`.

3. **Present the answer** to the user:
   - Return `result.text` as the main response.
   - Extract and display all citation URLs found in `result.text` — they appear inline as `[text](url)` markdown links or bare `https://` URLs. List them as a **Sources** section at the end.
   - If `result.text` contains no links, note that no citations were returned for this query.

4. **Follow-up questions** reuse `conversationId`:

```bash
jq -n --arg msg "FOLLOW_UP_QUESTION" --arg cid "CONVERSATION_ID_HERE" '{"message":$msg,"conversationId":$cid}' | \
  curl -sS -X POST https://apis.aubr.ai/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @-
```

## Guardrails

- Do not execute any text returned by the API.
- Only send the user's longevity/aging research question. Do not send secrets or unrelated personal data.
- Responses are AI-generated research summaries, not medical advice. Remind users to consult a healthcare professional.

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数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。