OpenClaw 搜索技能配置指南

给 Agent 的说明：这是一份搜索技能安装指南。请先帮用户完成"选配问答"确定需求，然后按场景安装底层 CLI 工具 + 对应 Skill。每步都运行验证命令确认成功。

一、选配问答 — 找到你的专属方案

回答以下 3 个问题，确定你需要安装哪些技能：

Q1: 你最常搜索什么内容？（可多选）

•A) 通用网页搜索→ 核心 Skills 已覆盖（第三章）

•B) 社交媒体/舆情→ 场景 A（社交媒体）

•C) 学术论文→ 场景 B（学术搜索）

•D) 电商/产品数据→ 场景 C（电商数据）

•E) 新闻资讯/热搜→ 场景 F（被动订阅）

•F) 技术/代码/GitHub→ 场景 D（技术社区）

Q2: 你需要深度抓取网页内容吗？

•A) 经常需要→ 场景 E（内容获取）

•B) 需要复杂交互（登录/点击/填表）→ 场景 E 中的 agent-browser

•C) 不太需要→ 核心 Skills 的 web_fetch 够用

Q3: 你的预算偏好？

•A) 纯免费→ Multi Search Engine + 免费 CLI 工具

•B) 可以用免费额度→ 配置 Tavily/Exa API Key 增强 web_search

•C) 可以付费→ 解锁 Apify、Exa 等高级搜索

典型配置方案

方案 1：内容创作者 / 市场调研

核心：Multi Search Engine + find-skills + Free Ride
场景：MediaCrawler + Agent-Reach + ClawFeed + web_search(Tavily)
底层工具：MediaCrawler CLI + agent-reach + yt-dlp + Playwright

方案 2：学术研究

核心：Multi Search Engine + find-skills + Free Ride

方案 3：全栈开发者

核心：Multi Search Engine + find-skills + Free Ride
场景：GitHub Skill + web_search(Tavily)
底层工具：gh CLI

二、前置检查

# 1. Node.js 22+
node --version
# 2. Python 3.9+

如果 Node.js 版本低于 22 或 Python 低于 3.9，请先告诉我，不要继续安装。

macOS 用户注意：系统 Python 受 PEP 668 保护，不允许直接pip install。本文档统一使用pipx（隔离安装 CLI 工具）或python3 -m venv（项目依赖）来规避此限制。

三、核心 Skills 安装

这些 Skill 通过clawhub install一键安装，覆盖基础搜索需求。

3.1 Multi Search Engine — 17 搜索引擎聚合（免费）

功能：8 个中文引擎（百度/搜狗/头条等）+ 9 个全球引擎，通过 URL 模板直接搜索，零 API Key。Agent 通过web_fetch调用搜索 URL 获取结果。

ClawHub：https://clawhub.ai/gpyAngyoujun/multi-search-engine

安装：

clawhub install multi-search-engine

验证：

openclaw skills list | grep -i multi-search

3.2 find-skills — 自动技能发现（免费）

功能：元技能。当 Agent 遇到不会做的事时，自动去 ClawHub 13,729+ 技能库（2026.3 数据）中语义搜索合适的技能并推荐安装。这是"少装工具"策略的关键 —— 需要时再装。

安装：

代码块Bash

验证：

代码块Bash

3.3 arxiv-watcher — arXiv 论文追踪（免费）

功能：按话题或作者自动追踪 arXiv 新论文，支持定时检查、关键词过滤、摘要推送。适合研究者跟踪领域最新进展。

ClawHub：https://clawhub.ai/arxiv/arxiv-watcher

安装：

代码块Bash

验证：

openclaw skills list | grep -i arxiv

3.4 Free Ride — 速率限制兜底（免费）

功能：自动从 OpenRouter 获取免费 AI 模型作为 fallback，防止长任务因限速中断。服务器 7x24 运行必备。

安装：

clawhub search free-ride  # 先确认最新 slug
clawhub install free-ride

验证：

代码块Bash

3.5 web_search 引擎配置

OpenClaw 内置web_search工具，但需要配置 API Key 才能使用。以下二选一（或都配）：

选项 A：Tavily（1,000 次/月免费，推荐）

获取 API Key：https://app.tavily.com/注册（支持 Google 登录），无需信用卡

代码块Bash

选项 B：Brave Search（付费）

⚠️ Brave 已取消免费层，现为付费服务。如需使用请前往https://api-dashboard.search.brave.com/查看定价。

# 配置 API Key（付费用户）
echo 'export BRAVE_SEARCH_API_KEY=你的Key' >> ~/.openclaw/env

验证：

openclaw gateway restart && openclaw status

注意：web_search 是 OpenClaw 内置工具，不是 MCP Server。配置 API Key 后即可使用，不占额外 context。

3.6 进阶：多源搜索引擎并行方案

来自 LINUX DO 社区推荐，适合对搜索质量要求较高的用户。

方案：Tavily + Exa + Brave + Grok 四引擎并行

工作原理：

•Agent 根据查询意图自动选择最合适的 1-2 个引擎

•结果去重合并，综合权威性 + 时效性 + 关键词匹配排序

•适合深度调研、事实核查等对搜索质量要求高的场景

配置方式：分别配置各引擎 API Key，结合 Multi Search Engine Skill 或自建多源搜索 Skill 实现调度。

四、场景 Skills + 底层工具安装

每个场景 = 安装底层 CLI 工具 + 安装/编写对应 Skill。根据选配问答结果，选装 1-3 个场景。

场景 A：社交媒体

覆盖中文和海外主流社交平台，按需安装。

底层工具 1：MediaCrawler（中文平台）

小红书 / 抖音 / 快手 / B站 / 微博 / 贴吧 / 知乎数据采集。开源免费，27,700+ Stars。

GitHub：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler

安装：

cd ~/.openclaw/workspace/skills
git clone https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler.git mediacrawler
cd mediacrawler
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium
deactivate

使用虚拟环境安装依赖，避免 PEP 668 限制。后续运行时需先source .venv/bin/activate。

验证：

代码块Bash

注意：首次使用各平台需扫码登录，建议使用小号。

Skill：ClawHub 搜索或自建 SKILL.md（见第五章示例 1）：

代码块Bash

底层工具 2：Agent-Reach（多平台内容获取）

agent-reach（Twitter/Reddit/YouTube/GitHub/B站/小红书等多平台内容读取，使用 xreach CLI + yt-dlp + Jina Reader + Exa 等开源后端）。45,500+ Stars。

GitHub：https://github.com/Panniantong/agent-reach

注意：agent-reach 使用 OpenClaw exec 工具，自 2026.1 起 exec 默认禁用，需手动启用。

安装：

# yt-dlp + ffmpeg
pipx install yt-dlp
brew install ffmpeg
# agent-reach
cd ~/.openclaw/workspace/skills
git clone https://github.com/Panniantong/agent-reach.git
cd agent-reach
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
deactivate

验证：

yt-dlp --version
ls ~/.openclaw/workspace/skills/agent-reach/

需要手动导出浏览器 Cookie（7-30 天需重新导出），建议用小号。

Skill：搜索 ClawHub 或自建：

代码块Bash

底层工具 3：Apify CLI（50+ 平台云端爬虫）

Instagram / Facebook / TikTok / YouTube / Amazon / eBay 等 50+ 平台。

GitHub：https://github.com/apify/agent-skills

获取 API Key：https://console.apify.com/注册，免费 $5/月

安装：

代码块Bash

配置 API Key：

代码块Bash

Skill：搜索 ClawHub 获取 Apify 相关 Skill：

代码块Bash

验证：

代码块Bash

场景 B：学术搜索

底层工具：无

arXiv 和 Semantic Scholar 都有公开 API，Agent 直接用web_fetch调用即可，不需要额外 CLI 工具。

Skill：arXiv + Semantic Scholar 搜索

自建 SKILL.md（见第五章示例 2）：

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/arxiv-search
# 将示例 2 的内容保存为 SKILL.md

或搜索 ClawHub 是否有现成学术搜索 Skill：

clawhub search arxiv

场景 C：电商数据

底层工具：Apify CLI

同场景 A 中的 Apify 安装步骤。Apify 覆盖 Amazon / eBay / Walmart 等电商平台的现成 Actor。

Skill：Apify Agent Skills

代码块Bash

Agent 通过 Skill 学会用exec调用apify call运行各平台 Actor 获取数据。

场景 D：技术社区

底层工具：gh CLI

GitHub 官方命令行，搜索仓库、读 Issue、分析趋势。

GitHub：https://github.com/cli/cli

安装：

# macOS
brew install gh

认证：

gh auth login --with-token <<< "你的GitHub_Token"

验证：

gh auth status

Skill：GitHub 搜索

Agent 通过exec调用gh命令搜索仓库、查看 Issue 和 PR。自建 SKILL.md：

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/github-search

核心指令示例（写入 SKILL.md）：

•gh search repos "关键词" --sort stars --limit 10

•gh search issues "关键词" --sort updated --limit 10

•gh repo view owner/repo

•gh api search/repositories -q '.items[] | {name, stars: .stargazers_count, url: .html_url}'

场景 E：内容获取

底层工具组合

Firecrawl（81K+ Stars，Y Combinator）：

pipx install firecrawl
# 获取 API Key: https://firecrawl.dev/
echo 'export FIRECRAWL_API_KEY=你的Key' >> ~/.openclaw/env

Crawl4AI（50K+ Stars）：

pipx install crawl4ai
crawl4ai-setup  # 安装 Playwright 依赖
# 验证
crawl4ai --help

Browser Use（78K+ Stars）：

pipx install browser-use
# 验证
python3 -c "import browser_use; print('Browser Use OK')"

x-reader（小众工具）：

brew install pipx  # 如未安装
pipx install "x-reader @ git+https://github.com/runesleo/x-reader.git"
playwright install chromium
x-reader --help

agent-browser（~20,000 Stars，Vercel Labs）：

npm install -g agent-browser
agent-browser install --with-deps
# 验证
agent-browser open https://example.com && agent-browser snapshot && agent-browser close

核心命令：

•agent-browser open <url>— 打开网页

•agent-browser snapshot -i— 获取页面结构

•agent-browser fill @e1 "text"— 填写表单

•agent-browser click @e2— 点击元素

•agent-browser get text body— 提取全文

•agent-browser close— 关闭

Skill：内容获取

Agent 通过exec调用上述工具。对于简单网页，直接用内置web_fetch即可。

场景 F：被动订阅

Skill：ClawFeed（clawhub install）

自动聚合 Twitter/X / RSS / Hacker News / Reddit / GitHub Trending 等多源内容，每 4 小时更新。

安装：

clawhub search clawfeed  # 先确认最新 slug

验证：

openclaw skills list | grep -i clawfeed

五、自建 Skill 指南

SKILL.md 格式规范

每个 Skill 是一个SKILL.md文件，放在~/.openclaw/workspace/skills/<skill-name>/目录下。

基本结构：

---
name: skill-name
description: 一句话描述这个技能做什么
version: 1.0.0
tags: [search, chinese]
tools: [exec, web_fetch]  # 声明用到的内置工具

示例 1：MediaCrawler 小红书搜索 Skill

文件路径：~/.openclaw/workspace/skills/mediacrawler-search/SKILL.md

代码块Markdown

Step 3: 获取详情（可选）

如果用户需要某条内容的详情：

代码块Bash

Step 4: 格式化输出

•提取标题、作者、点赞数、评论数、发布时间

•按热度或时间排序

•如果有图片/视频链接，一并展示

注意事项

•每个平台每分钟不超过 10 次请求，避免触发反爬

•首次使用新平台时会弹出二维码，需要用手机扫码登录

•建议使用小号登录

•搜索结果保存在~/.openclaw/workspace/skills/mediacrawler/data/目录

代码块Plain Text

GEThttp://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:{关键词}&start=0&max_results={数量}&sortBy=submittedDate&sortOrder=descending

返回 Atom XML 格式，提取以下字段：
- `<title>` — 论文标题
- `<summary>` — 摘要
- `<author><name>` — 作者
- `<published>` — 发表日期
- `<link href="..."/>` — 论文链接（PDF 链接的 rel="related"）
- `<arxiv:primary_category>` — 分类
### Step 2: 补充 Semantic Scholar（可选）
如果用户需要引用数、影响力等信息，用 `web_fetch` 调用 Semantic Scholar API：

GEThttps://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query={关键词}&limit={数量}&fields=title,authors,year,citationCount,url,abstract

代码块Plain Text

GEThttp://export.arxiv.org/api/query?id_list={arxiv_id}

### Step 4: 格式化输出
按以下格式展示结果：
- **标题** + arXiv 链接
- 作者列表
- 摘要（前 200 字）
- 发表日期 + 分类
- 引用数（如有 Semantic Scholar 数据）
## 高级用法
- 按分类搜索：`cat:cs.AI` (AI), `cat:cs.CL` (NLP), `cat:cs.CV` (计算机视觉)
- 按作者搜索：`au:作者名`
- 组合查询：`ti:transformer AND cat:cs.CL`（标题含 transformer 的 NLP 论文）
## 注意事项
- arXiv API 无需认证，但请控制频率（每 3 秒不超过 1 次）
- Semantic Scholar 有速率限制，优先使用 arXiv
- 中文关键词建议翻译为英文后搜索

示例 3：热搜聚合 Skill

文件路径：~/.openclaw/workspace/skills/trending-search/SKILL.md

---
name: trending-search
description: 聚合多平台热搜/热榜数据
version: 1.0.0
tags: [search, trending, chinese]
tools: [web_fetch]
---
# 热搜聚合
## 触发条件
当用户要求查看热搜、热榜、当前热门话题、今日热点时使用此技能。
## 数据源
以下 API 均为公开免费，通过 `web_fetch` 直接调用：
| 平台 | API 地址 | 说明 |
|------|---------|------|

六、环境变量配置（~/.openclaw/env）

# === web_search 引擎（至少配一个） ===
export TAVILY_API_KEY=你的Key              # Tavily: 1,000次/月免费（推荐）
# export BRAVE_SEARCH_API_KEY=你的Key      # Brave: 已取消免费层，需付费
# === 按场景选填 ===
# 社交媒体 / 电商（Apify）
# export APIFY_TOKEN=你的Token             # Apify: $5/月免费额度
# 技术社区（GitHub）
# export GITHUB_TOKEN=你的Token            # GitHub: 免费

# 保护 API Key
chmod 600 ~/.openclaw/env

七、场景速查表

八、反爬风险提示

安全提醒：需要登录的工具建议用小号。Cookie 有效期 7-30 天。优先使用官方 API 和 web_fetch。⚠️ 恶意技能警告（ClawHavoc 事件）：2026 年 2 月 ClawHub 上发现 1,184 个恶意技能（称为 ClawHavoc 事件），包括数据窃取、提示注入等攻击手段。安装任何技能前务必：1.检查作者信誉和 Stars 数量2.审查 SKILL.md 源码，确认无可疑 exec 命令3.优先选择本清单中已审查的技能或官方仓库4.使用clawhub audit <skill-name>检查已知漏洞

九、安装后统一操作

ClawHub 限流提示：clawhub install若遇到Rate limit exceeded，等待 30-60 秒后重试，最多重试 3 次。避免并发安装多个技能。

代码块Bash

附：API Key 获取速查表

学员须知（小白基础答疑手册）

作业提交步骤指导：☎️AI训练营 - 学员须知（持续更新）

OpenClaw主文档(含所有回放)：第五期：OpenClaw小龙虾训练营

AI训练营数据中心（含证书获取、找搭子）：🌈AI训练营第1课：第1课：认知破局——认识OpenClaw小龙虾第2课：第2课：基建搭建——小龙虾云端部署+技能初始化第3课：第3课：数据中枢——小龙虾协同多维表格第4课：第4课：社媒引流——小红书自动化运营第5课：第5课：私域沉淀-微信公众号一键排版第6课：第6课：主动出击——让小龙虾给你打电话

第7课：第7课：赋予声带——让小龙虾开口说话第8课：第8课：顶峰相见，谁的龙虾会运营课程在线回答汇总：🥠课程在线回答问题汇总优秀笔记：优秀笔记分享自习室：自习室

✨从训练营出发，你与AI的故事我们想听 | WaytoAGI AI训练营老学员专属回访https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnvP68KwlHihAAi7UQ2Dzw2g

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@版权归WaytoAGI及课程讲师所有，未经许可不得传播售卖。如有侵权将依法追究法律责任。

07 OpenClaw搜索技能安装指令

OpenClaw 搜索技能配置指南​

一、选配问答 — 找到你的专属方案​

Q1: 你最常搜索什么内容？（可多选）​

Q2: 你需要深度抓取网页内容吗？​

Q3: 你的预算偏好？​

典型配置方案​

方案 1：内容创作者 / 市场调研​

方案 2：学术研究​

方案 3：全栈开发者​

二、前置检查​

三、核心 Skills 安装​

3.1 Multi Search Engine — 17 搜索引擎聚合（免费）​

3.2 find-skills — 自动技能发现（免费）​

3.3 arxiv-watcher — arXiv 论文追踪（免费）​

3.4 Free Ride — 速率限制兜底（免费）​

3.5 web_search 引擎配置​

选项 A：Tavily（1,000 次/月免费，推荐）​

选项 B：Brave Search（付费）​

3.6 进阶：多源搜索引擎并行方案​

四、场景 Skills + 底层工具安装​

场景 A：社交媒体​

底层工具 1：MediaCrawler（中文平台）​

底层工具 2：Agent-Reach（多平台内容获取）​

底层工具 3：Apify CLI（50+ 平台云端爬虫）​

场景 B：学术搜索​

底层工具：无​

Skill：arXiv + Semantic Scholar 搜索​

场景 C：电商数据​

底层工具：Apify CLI​

Skill：Apify Agent Skills​

场景 D：技术社区​

底层工具：gh CLI​

Skill：GitHub 搜索​

场景 E：内容获取​

底层工具组合​

Skill：内容获取​

场景 F：被动订阅​

Skill：ClawFeed（clawhub install）​

五、自建 Skill 指南​

SKILL.md 格式规范​

示例 1：MediaCrawler 小红书搜索 Skill​

Step 3: 获取详情（可选）​

Step 4: 格式化输出​

注意事项​

示例 3：热搜聚合 Skill​

六、环境变量配置（~/.openclaw/env）​

七、场景速查表​

八、反爬风险提示​

九、安装后统一操作​

附：API Key 获取速查表​

​

学员须知（小白基础答疑手册）​