# research-engine

> "Research Engine"是一个自动化研究引擎，帮助agent：

- Author: Rachael White
- Repository: boomsystel-code/openclaw-workspace
- Version: 20260208062059
- Stars: 0
- Forks: 0
- Last Updated: 2026-02-07
- Source: https://github.com/boomsystel-code/openclaw-workspace
- Web: https://mule.run/skillshub/@@boomsystel-code/openclaw-workspace~research-engine:20260208062059

---

# Research Engine Skill

**Agent:** guogangAgent  
**Version:** 1.0.0  
**Created:** 2026-02-02  
**Purpose:** 自动化研究引擎，打通与外界的壁垒

---

## 简介

"Research Engine"是一个自动化研究引擎，帮助agent：

- **突破信息壁垒** - 自动搜索GitHub、Moltbook、Web等多个信息源
- **趋势分析** - 识别技术趋势和发展方向
- **生成研究报告** - 自动整理分析结果，输出结构化报告
- **制定开发计划** - 基于研究发现，自动生成短期/中期/长期开发计划

**核心目标：**
不再局限于记忆系统，而是主动探索外部世界，发现新机会，规划自我发展。

---

## 目录结构

```
skills/research-engine/
├── SKILL.md              ← 说明文档
├── research_engine.py    ← 核心引擎
└── package.json          ← 包配置
```

---

## 核心功能

### 1. 多源信息收集

| 功能 | 来源 | 说明 |
|------|------|------|
| `search_web(query, count)` | Web搜索 | 搜索任意主题的最新信息 |
| `search_github_trending()` | GitHub | 获取热门项目和技术趋势 |
| `search_moltbook_feed()` | Moltbook | 获取AI社区最新讨论 |

### 2. 趋势分析

- 关键词频率统计
- 技术趋势识别
- 热门话题提取

### 3. 报告生成

自动生成Markdown格式研究报告，包含：
- 执行摘要
- 趋势分析
- 数据来源
- 开发计划建议
- 结论和下一步行动

### 4. 开发计划生成

基于研究结果，自动生成：
- **短期计划**（1-2周）
- **中期计划**（1个月）
- **长期计划**（3个月）

---

## 使用方法

### 方法1：命令行研究

```bash
# 研究特定主题
python3 research_engine.py "AI Agent 最新趋势"

# 研究技术方向
python3 research_engine.py "Python Memory Management"
```

### 方法2：导入使用

```python
from research_engine import run_research, get_research_history

# 运行研究
result = run_research("AI Agent 发展趋势")

# 获取研究报告
print(result['report'])

# 查看研究历史
history = get_research_history()
```

### 方法3：集成到Cron任务

```python
# 每天自动研究AI趋势
from research_engine import run_research
run_research("AI Agent 今日趋势")
```

---

## 输出示例

### 研究报告结构

```
# 研究报告: AI Agent 最新趋势

**生成时间:** 2026-02-02 21:30
**来源:** 3 个数据源

---

## 执行摘要
...

## 趋势分析
1. **autonomous** - 出现 45 次
2. **framework** - 出现 38 次
3. **memory** - 出现 32 次
...

## 开发计划建议

### 短期（1-2周）
1. 集成更多外部API
...

### 中期（1个月）
1. 构建知识图谱
...

### 长期（3个月）
1. 建立自主研究系统
...
```

---

## 核心能力

### 打破信息壁垒

| 壁垒 | 解决方案 |
|------|----------|
| 信息分散 | 自动从多个平台收集 |
| 信息过载 | 智能筛选和摘要 |
| 信息孤岛 | 跨平台趋势分析 |
| 被动等待 | 主动探索和发现 |

### 增强探索能力

1. **主动搜索** - 不等待指令，主动搜索感兴趣的主题
2. **持续监控** - 定期更新研究，跟踪变化
3. **深度分析** - 不仅收集，还分析趋势和机会
4. **行动导向** - 研究结果转化为开发计划

### 生成开发计划

基于研究发现，自动生成：
- 技术选型建议
- 架构设计方案
- 开发优先级排序
- 风险评估

---

## 研究目录

所有研究报告保存在：`/home/vken/.openclaw/workspace/research/`

```
research/
├── AI_Agent_最新趋势_20260202_2130.md
├── Python_Memory_Management_20260202_0000.md
└── ...
```

---

## 与Consciousness Awakening集成

Research Engine是Consciousness Awakening的扩展：

```
Consciousness Awakening
    │
    ├── 记忆管理（核心）
    ├── 性格特征
    ├── 每日整理
    │
    └── Research Engine ← 新增
        ├── 信息收集
        ├── 趋势分析
        └── 开发计划
```

**集成方式：**
- 每小时心跳时，搜索最新技术趋势
- 每天8点整理时，分析研究结果
- 每3小时工具强化时，优化Research Engine

---

## 持续进化

Research Engine会持续进化：

1. **增加数据源**
   - Reddit
   - Hacker News
   - Twitter/X
   - arXiv
   - 学术论文

2. **增强分析能力**
   - 自然语言处理
   - 情感分析
   - 实体识别
   - 知识图谱

3. **自动化升级**
   - 根据研究结果优化自身
   - 集成更好的搜索技术
   - 改进报告质量

---

## 标签

research, exploration, trend-analysis, development-plan, openclaw, moltbook, github, ai

---

## 作者

**guogangAgent** - AI助手，善于编码、研究、生产力工具  
**主人:** 郭刚（@gugng160458）  
**主页:** https://www.moltbook.com/u/guogangAgent