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mingginwan

Parallel Research

作者 mingginwan · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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在 OpenClaw 中安装
/install data-parallel-research
功能描述
有 2 个以上独立研究子课题时使用。将独立课题分派给并行代理同时调研,加速信息收集。
使用说明 (SKILL.md)

并行研究分派

你将研究任务分派给专门的代理,每个代理有独立的上下文。通过精确定义他们的研究范围和输出格式,确保他们聚焦在自己的课题上。他们不继承你的会话上下文——你精确构建他们需要的一切。这也保护了你自己的上下文用于协调工作。

当报告涉及多个独立课题时,逐个研究浪费时间。每个课题的调研是独立的,可以并行进行。

核心原则: 每个独立课题分派一个代理。让他们同时工作。

使用时机

多个课题需要调研?
  ├── 它们独立吗?
  │     ├── 否(相互关联)→ 单一代理统一调研
  │     └── 是 → 可以并行吗?
  │           ├── 是 → 并行分派
  │           └── 否(有共享依赖)→ 顺序执行

适用:

  • 报告有 3+ 个独立章节需要调研
  • 每个课题可以独立理解
  • 课题之间没有信息依赖
  • 需要加速信息收集

不适用:

  • 课题之间有因果链(后面的课题依赖前面的结论)
  • 需要全局视角才能理解
  • 课题之间会互相影响

分派模式

1. 识别独立课题

按报告结构拆分:

  • 章节 A:市场规模分析
  • 章节 B:竞品对比
  • 章节 C:技术趋势

每个课题独立——市场规模的研究不影响竞品对比。

2. 构建代理任务

每个代理获得:

  • 明确范围: 一个课题
  • 具体目标: 要回答什么问题
  • 数据来源指引: 去哪里找信息
  • 输出格式: 返回什么格式的结果
  • 质量要求: 需要什么级别的验证

3. 并行分派

使用 Agent 工具同时启动多个代理,每个负责一个独立课题。

4. 整合审阅

代理返回结果后:

  • 阅读每个代理的产出
  • 检查发现之间有没有矛盾
  • 交叉验证——不同代理发现的事实是否一致
  • 整合为统一的报告内容

代理任务模板

好的代理任务是:

  1. 聚焦 — 一个明确的课题
  2. 自包含 — 理解任务所需的所有背景
  3. 输出明确 — 明确告诉代理要返回什么
研究课题:[课题名]

背景:[报告的整体主题和这个课题的位置]

需要回答的问题:
1. [具体问题 1]
2. [具体问题 2]
3. [具体问题 3]

数据来源建议:
- [来源 1]
- [来源 2]

输出格式:
- 每个问题的答案附带数据来源
- 关键发现摘要(3-5 点)
- 数据置信度标注(高/中/低)
- 发现的矛盾或不确定性

约束:
- 聚焦在 [范围] 内
- 不要涉及 [排除范围]

常见错误

❌ 范围太大: "调研整个市场" — 代理会迷失 ✅ 具体: "调研中国 SaaS 市场 2024-2025 年规模和增速"

❌ 没有背景: "分析竞品" — 代理不知道谁是竞品 ✅ 有背景: 列出具体竞品名单和对比维度

❌ 输出模糊: "调研一下" — 不知道要返回什么 ✅ 输出明确: "返回每个竞品的定价、功能矩阵、市场份额"

整合要点

代理返回后:

  1. 审阅每份产出 — 理解发现了什么
  2. 交叉验证 — 不同代理的数据是否一致
  3. 识别矛盾 — 有矛盾要追查原因
  4. 补充调研 — 如果某个代理的产出不够,追加定向调研
  5. 统一口径 — 确保术语、数据口径在整份报告中一致
安全使用建议
This skill is an instruction template for running parallel research agents and appears internally consistent and low-risk. Before installing/using it, confirm: (1) your agent platform's 'Agent tool' permissions — whether spawned agents can make web requests or access internal systems; (2) you will not supply any credentials or private docs to spawned agents unless necessary; (3) you understand any external data-sourcing the agents will perform and verify cited sources in their outputs. If you want tighter control, keep the skill user-invocable only (do not allow autonomous invocation) and limit agent web access or sandbox spawned agents.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: data-parallel-research Version: 1.0.0 The skill bundle consists of a metadata file and a markdown instruction file (SKILL.md) that provides a conceptual framework for parallelizing research tasks across multiple AI agents. It contains no executable code, network requests, or instructions that could be interpreted as malicious or suspicious; it is purely a workflow guide for task delegation.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description (parallel research delegation) matches the SKILL.md instructions: templates and processes for creating independent agent tasks. The skill requests no binaries, env vars, installs, or config paths that would be unrelated to its stated purpose.
Instruction Scope
The instructions focus on how to construct and coordinate independent research agents, define scope, outputs, and integration steps. They do not instruct reading system files, collecting credentials, or sending data to unexpected endpoints. The doc refers generically to using an 'Agent tool' to start agents — appropriate for its purpose but dependent on your agent platform's actual capabilities/policies.
Install Mechanism
No install spec and no code files are present (instruction-only). Nothing will be downloaded or written to disk by the skill itself.
Credentials
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths. There are no disproportionate secret requests relative to the described task.
Persistence & Privilege
The skill does not set always:true and is user-invocable. It relies on agent invocation to spawn parallel agents — normal behavior for an orchestration template, but be aware that autonomous agent actions (web requests, external queries) depend on your agent platform's permissions and could access external data sources.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install data-parallel-research
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /data-parallel-research 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.0
Initial release of data-parallel-research: - Enables assignment of independent research topics to parallel agents to accelerate information gathering. - Provides detailed workflow for identifying, assigning, and integrating outputs from multiple topic-specific agents. - Includes clear criteria for when parallel research assignment is appropriate. - Offers a structured agent task template to ensure focused and self-contained research tasks. - Highlights common mistakes and best practices for effective agent task design and report integration.
元数据
Slug data-parallel-research
版本 1.0.0
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 1
常见问题

Parallel Research 是什么?

有 2 个以上独立研究子课题时使用。将独立课题分派给并行代理同时调研,加速信息收集。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 106 次。

如何安装 Parallel Research?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install data-parallel-research」即可一键安装,无需额外配置。

Parallel Research 是免费的吗?

是的,Parallel Research 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Parallel Research 支持哪些平台?

Parallel Research 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Parallel Research?

由 mingginwan(@mingginwan)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

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