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zaferliu

info-research-report

作者 Zafer Liu · GitHub ↗ · v1.0.7 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install info-research-report
功能描述
信息调研报告自动化工作流。一键完成:多源搜索 → 深度挖掘 → 政府风格 DOCX 报告生成 → 邮件发送。
使用说明 (SKILL.md)

信息调研报告自动化(政府标准版)

本 skill 用于自动生成"政府 / 机关单位风格"的调研报告:

  • 封面(研究报告 + 主题 + 编制单位 + 编制时间)
  • 报告说明 / 元信息
  • 一、研究背景和目的
  • 二、研究方法
  • 三、主要发现和结论(Executive Summary)
  • 四、详细来源分析(Source Details)
  • 五、参考资料(All Search Results)

并自动将生成的 DOCX 报告通过邮件发送给指定收件人。


工作流程

步骤1:使用浏览器搜索

推荐方案:使用 mcporter 调用 browseros

# 1. 打开搜索页面
mcporter call browseros.new_page url="https://duckduckgo.com/html/?q=你的主题"

# 2. 获取页面内容
mcporter call browseros.get_page_content -- page=1

步骤2:提取搜索结果

从页面内容中解析搜索结果,保存为 results.json

[
  {
    "title": "结果标题",
    "url": "https://example.com/xxx",
    "content": "(可选)网页完整正文,用于生成更详细的摘要"
  }
]

步骤3:生成报告并发送邮件

python run.py "主题" "邮箱" "results.json" [--no-fetch]
  • --no-fetch:跳过网页内容抓取,使用更快但摘要较简略

一键命令格式(需要先有 results.json)

python "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\run.py" "主题" "邮箱" "results.json"
  • 若未提供 results.json 或文件不存在,脚本会使用一条预设提示数据,生成"示例报告"。

支持的参数

  1. 主题(必须)
    • 研究报告的主题关键词(例如:"人工智能发展趋势")
  2. 邮箱(必须)
    • 接收报告的邮箱地址
  3. results.json(可选)
    • 搜索结果文件路径,推荐命名为 results.json
    • 若省略或文件不存在,将使用预置提示数据生成示例报告

报告输出结构(DOCX)

生成的 DOCX 报告为"政府/机关调研报告风格",主要包含以下部分:

  1. 封面

    • 标题:研究报告
    • 副标题:-- 主题
    • 编制单位:可在代码中修改为实际部门名称
    • 编制时间:自动填入当前日期
  2. 报告说明 / Report Information

    • 报告主题 / Topic
    • 报告生成时间 / Generated
    • 信息来源数量 / Total Sources
    • 免责声明:如"本报告基于公开网络信息自动生成,仅供内部参考使用,不代表正式立场。"
  3. 一、研究背景和目的

    • 描述调研的背景、目的和使用范围(有模板文案,可按需修改)
  4. 二、研究方法

    • 说明使用 OpenClaw + browser 工具进行自动化检索
    • 描述信息筛选、整理与分析的方法
  5. 三、主要发现和结论(Executive Summary)

    • 对"主题"的主要结论进行概括性说明
    • 自动列出前若干个代表性信息点(基于前几条搜索结果标题)
    • 提示"需结合正文进一步研判"
  6. 四、详细来源分析(Source Details)

    • 对每条搜索结果输出一个小节,格式示例:
      • (1)标题
      • 来源 / Source:URL
      • 摘要 / Summary:snippet(如有)
    • 便于阅读者逐条查看来源信息
  7. 五、参考资料(All Search Results)

    • 列出所有搜索结果的标题与 URL,作为参考文献列表
    • 格式:
      • • 标题 URL:...

报告输出示例(结构示意)

研究报告
-- 人工智能发展趋势
编制单位:某某研究部门 / Research Department
编制时间:2026年04月03日

(分页)

报告说明 / Report Information
报告主题 / Topic:人工智能发展趋势
报告生成时间 / Generated:2026-04-03 11:34:00
信息来源数量 / Total Sources:5
说明:本报告基于公开网络信息自动生成,仅供内部参考使用,不代表正式立场。
------------------------------------------------------------

一、研究背景和目的
为系统掌握"人工智能发展趋势"相关情况,本报告通过自动化工具收集和整理了互联网上的公开信息……

------------------------------------------------------------

二、研究方法
1. 通过 OpenClaw browser 自动化工具,在 DuckDuckGo 等搜索引擎中检索"人工智能发展趋势"相关信息;
2. 对检索结果中较为权威、信息量较大的来源进行筛选……

------------------------------------------------------------

三、主要发现和结论(Executive Summary)
综合各类公开信息,围绕"人工智能发展趋势",本报告整理了以下若干主要结论和要点:

(示例)
(1)AI 行业整体保持高速发展,相关应用场景持续扩大……
(2)多国政府陆续发布人工智能发展规划与监管政策……
(3)大模型技术成为当前热点方向……

(以上要点根据来源标题和摘要自动提取,实际使用时建议结合正文内容进一步研判。)

------------------------------------------------------------

四、详细来源分析(Source Details)

(1)某权威机构发布的人工智能发展白皮书
来源 / Source:https://example.com/ai-whitepaper
摘要 / Summary:该白皮书系统分析了当前 AI 发展现状……

(2)某主流媒体关于人工智能监管政策的报道
来源 / Source:https://example.com/ai-policy
摘要 / Summary:文章梳理了近期多国出台的 AI 监管政策……

……

------------------------------------------------------------

五、参考资料(All Search Results)
• 某权威机构发布的人工智能发展白皮书
  URL:https://example.com/ai-whitepaper
• 某主流媒体关于人工智能监管政策的报道
  URL:https://example.com/ai-policy
• ……

依赖与环境要求

Python 包

  • python-docx - 生成 DOCX 报告
  • requests - 调用 LLM API(可选)
  • 标准库:os, sys, json, subprocess, datetime, re

环境变量(可选)

  • MINIMAX_API_KEY - MiniMax API Key(用于生成摘要)
  • OPENAI_API_KEY - OpenAI API Key(备用)
  • OPENCLAW_SKILLS_DIR - 技能根目录(默认:C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills

⚠️ 配置方法

  1. 复制 .env.template.env
  2. 填入你的 API Key
  3. 运行脚本时会自动加载

快速配置命令

# 复制模板
copy "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\.env.template" "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\.env"

# 编辑 .env 文件,填入你的 API Key
notepad "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\.env"

外部工具

  • mcporter + browseros MCP - 网页内容抓取
  • email-mail-master - 邮件发送(需要邮箱配置)

安装依赖

pip install python-docx requests

Browser 工具集成说明

本 skill 默认假设:

  • 搜索阶段由 OpenClaw 的 browser 工具完成:
    • browser action=navigate ...
    • browser action=snapshot
  • 解析阶段可在上游 skill 或外部脚本中完成,将结果写入 results.json
  • 本 skill 专注于:
    • 使用已有的 results.json 生成"政府风格" DOCX 报告
    • 将报告通过 email skill(email-mail-master)发送至指定邮箱

如果 browser 工具不可用,也可以手工构造 results.json,直接调用 run.py 生成报告。


邮件发送

本 skill 调用 email-mail-master skill 的 mail.py 脚本发送邮件。

⚠️ 路径说明:默认使用环境变量 OPENCLAW_SKILLS_DIR 指定的技能目录查找邮件脚本。请确保:

  • 环境变量 OPENCLAW_SKILLS_DIR 已正确配置
  • email-mail-master skill 已安装
  • 邮件服务(QQ/163/阿里云)已配置完成

邮件内容包含:

  • 主题:研究报告 / Research Report: 主题
  • 正文简要说明:
    • 主题 / Topic
    • 来源数量 / Sources
    • 提示"附带自动生成的研究报告(DOCX),仅供内部参考使用"
  • 附件:生成的 DOCX 报告文件

示例命令

# 前提:已通过 browser 工具完成搜索并生成 results.json
python "C:\Users\Juxin\.openclaw\workspace\skills\info-research-report\run.py" "人工智能发展趋势" "[email protected]" "results.json"

运行后效果:

  • 当前目录生成:Report_人工智能发展趋势_YYYYMMDDHHMM.docx
  • 收件邮箱收到一封带 DOCX 报告附件的邮件
安全使用建议
This skill appears to do what it claims, but note the privacy tradeoffs: by default it may fetch full web pages and send their text (and generated summaries) to third‑party LLMs (MiniMax/OpenAI). Before using: (1) avoid feeding sensitive or confidential URLs or text into results.json; (2) use dedicated API keys with minimal scope and review provider privacy/retention policies; (3) verify and trust the external tools (mcporter and your email skill) before installing/running them; (4) if you prefer to avoid external LLMs, run with --no-fetch or provide pre‑redacted results.json to keep content local; (5) inspect and confirm the email-mail-master script and its configured SMTP credentials so the report is sent only to intended recipients.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: info-research-report Version: 1.0.7 The skill bundle automates a research workflow including web searching, LLM-based summarization (via MiniMax or OpenAI), DOCX report generation, and email delivery. It utilizes subprocess calls to interact with other OpenClaw components like 'mcporter' and 'email-mail-master' and uses standard libraries like python-docx and requests. The code logic and SKILL.md instructions are consistent with the stated purpose, and no evidence of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized persistence was found.
能力标签
crypto
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (automatic multi-source search → summary → DOCX → email) matches the implementation: run.py generates DOCX, fetches page content via mcporter, calls LLM APIs for summaries, and invokes an email script. Declared external tools (mcporter, email-mail-master) and Python deps (python-docx, requests) are appropriate for the stated tasks.
Instruction Scope
SKILL.md and run.py instruct the agent to read a local results.json, optionally fetch full page text via mcporter, call third‑party LLMs (MiniMax/OpenAI) with page content, and run an external email script. These steps are within the reported scope, but they do result in webpage content and generated summaries being transmitted to external LLM endpoints — a privacy/PII risk explicitly noted in the skill.
Install Mechanism
No install spec is provided (instruction-only with bundled code). There is no network installer or archive download in the skill itself. This is low-risk from an installation perspective; the skill does rely on external binaries/tools (mcporter, email-mail-master) which must be installed separately by the user.
Credentials
Only optional LLM API keys (MINIMAX_API_KEY, OPENAI_API_KEY) and OPENCLAW_SKILLS_DIR are referenced. These are proportionate to the functionality (calling LLMs, looking up the email skill). No unrelated credentials are requested. Email sending will require separate email credentials (not included) which is expected for that feature.
Persistence & Privilege
Skill is not always-on and is user-invocable. Declared permissions (read_files, execute_scripts, network_access) are consistent with its behavior. It does not appear to modify other skills or system settings.
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 info-research-report
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /info-research-report 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
v1.0.7
增加.env自动加载功能,简化配置流程
v1.0.6
移除通用API_KEY回退,仅使用明确声明的环境变量;增加warnings说明
v1.0.5
移除内置.env,优化LLM提示增加可靠性标注,修复环境变量说明
v1.0.3
更新 run.py 文件
v1.0.4
更新run.py
v1.0.2
修复:添加依赖声明和环境变量说明,更新工作流程文档
v1.0.1
更新名称为信息调研报告自动化 (Automated Information Research Report)
v1.0.0
首次发布:集成LLM摘要和政府风格报告生成
元数据
Slug info-research-report
版本 1.0.7
许可证 MIT-0
累计安装 1
当前安装数 1
历史版本数 8
常见问题

info-research-report 是什么?

信息调研报告自动化工作流。一键完成:多源搜索 → 深度挖掘 → 政府风格 DOCX 报告生成 → 邮件发送。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 132 次。

如何安装 info-research-report?

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

info-research-report 是免费的吗?

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

info-research-report 支持哪些平台?

info-research-report 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 info-research-report?

由 Zafer Liu(@zaferliu)开发并维护,当前版本 v1.0.7。

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