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Deep Research Gemini — 自动多步研究工具

v1.0.0

利用 Google Gemini 深度研究代理执行自动化多步研究，适用于市场分析、竞争格局分析、文献综述、技术研究和尽职调查等。

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by @zhengxinjipai·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/3/6
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无害
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OpenClaw
可疑
medium confidence
SKILL.md 描述了一款基于 Python 的 Gemini 研究工具，需要 GEMINI_API_KEY 和脚本，但发布的技能包中没有脚本、没有 requirements 文件，注册元数据也没有声明所需的环境变量 — 各部分不符。
评估建议
["不要直接安装或运行此技能。使用前：","(1) 确认仓库/包中包含参考脚本（scripts/research.py）和 requirements.txt — 发布的捆绑包中没有。","(2) 检查 GitHub 源代码中的网络端点、遥测或意外数据外泄（查找任意 HTTP 调用、外部上传端点或读取无关文件的代码）。","(3) 验证为什么注册元数据省略了 GEMINI_API_KEY，以及技能作者是否期望您克隆外部代码；如果是，请彻底审查该代码。","(4) 保护 GEMINI_API_KEY 的秘密 — 不要将其粘贴到不受信任的 UI 或公共存储库中；更好地将其注入到受控的运行时环境中。","(5) 如果需要此功能，请要求维护者发布完整包（包括脚本和 requirements）并在 skill.json 中声明所需的环境变量，或者在手动检查后在隔离的沙盒中运行代码。"]...
详细分析 ▾
⚠ 用途与能力
技能名称/描述表明它运行基于 Google Gemini 的自动研究，SKILL.md 需要 Python、httpx 和 GEMINI_API_KEY。但发布的包仅包含 SKILL.md 和 skill.json（无脚本、无 requirements.txt、无代码）。注册元数据也未列出所需的环境变量或凭据。对于声称的目的，需要 Gemini API 密钥和本地 Python 脚本是合理的，但这些要求没有在包元数据中反映，脚本也未包含 — 这个不匹配是一个红色警示。
ℹ 指令范围
指令指导代理/用户运行 python3 scripts/research.py，带有多个标志，并设置 GEMINI_API_KEY（或 .env 文件）。指令本身不要求无关的系统文件或其他凭据，但它们假设存在本地脚本和一个不在捆绑包中的 requirements 文件。这种缺失意味着指令不完整，或者技能期望用户/代理获取外部代码（未描述）。
ℹ 安装机制
注册中没有安装规格（仅指令）。SKILL.md 告诉用户运行 pip install -r requirements.txt，但没有包含 requirements.txt。安装规格的缺失降低了立即的风险，但指令暗示从未知的 requirements 文件或外部仓库安装包 — 应在安装前澄清这一点。
ℹ 凭证需求
SKILL.md 请求 GEMINI_API_KEY 环境变量（对于集成 Gemini 的技能是合理的）。然而，技能元数据没有声明主要凭据或所需的环境变量，造成了不一致。GEMINI_API_KEY 是敏感的 — 包应该明确声明它并说明其用途；当前的省略令人担忧。
✓ 持久化与权限
技能不请求持久存在（always: false）并且不声明配置路径或高级权限。它不修改提供的材料中的其他技能或系统范围的设置。
安全有层次，运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发，无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv1.0.02026/3/6

Gemini 深度研究技能的初始发布。- 启用使用 Google Gemini 深度研究代理的自动多步研究。- 支持市场分析、竞争格局分析、文献综述、技术研究和尽职调查的研究。- 提供多种输出格式：Markdown、JSON 和原始 API 数据。- 支持实时进度流和之前研究的恢复。- 列出和跟踪研究作业，包括状态和交互 ID。- 设置要求 Python 3.8+、`httpx` 和 Gemini API 密钥。

● 无害

安装命令 点击复制

官方npx clawhub@latest install deep-research-gemini
镜像加速npx clawhub@latest install deep-research-gemini --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

运行能够规划、搜索、阅读并将信息合成为综合报告的自动研究任务。

何时使用此技能

  • 进行市场分析
  • 进行竞争格局分析
  • 创建文献综述
  • 进行技术研究
  • 进行尽职调查
  • 需要详细、注释的研究报告

要求

  • Python 3.8+
  • httpx: pip install -r requirements.txt
  • GEMINI_API_KEY 环境变量

设置

export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here
或在技能目录中创建 .env 文件。

使用

启动研究任务

python3 scripts/research.py --query "研究 Kubernetes 的历史"

结构化输出格式

python3 scripts/research.py --query "比较 Python Web 框架" \
--format "1. 执行摘要\n2. 比较表\n3. 推荐"

实时流式进度

python3 scripts/research.py --query "分析 EV 电池市场" --stream

不等待启动

python3 scripts/research.py --query "研究主题" --no-wait

检查研究状态

python3 scripts/research.py --status

等待完成

python3 scripts/research.py --wait

继续之前的研究

python3 scripts/research.py --query "详细说明点 2" --continue

列出最近研究

python3 scripts/research.py --list

输出格式

  • 默认: 人性化 Markdown 报告
  • JSON (--json): 适用于程序的结构化数据
  • 原始 (--raw): 未处理的 API 响应

成本与时间

指标值
时间每任务 2-10 分钟
成本每任务 $2-5（根据复杂度变化）
令牌使用~250k-900k 输入，~60k-80k 输出

最佳用例

  • 市场分析和竞争格局分析
  • 技术文献综述
  • 尽职调查研究
  • 历史研究和时间线
  • 比较分析（框架、产品、技术）

工作流

  • 用户请求研究 → 运行 --query "..."
  • 通知用户估计时间（2-10 分钟）
  • 通过 --stream 监控或通过 --status 轮询
  • 返回格式化结果
  • 使用 --continue 进行后续问题

退出码

  • 0: 成功
  • 1: 错误（API 错误、配置问题、超时）
  • 130: 用户取消（Ctrl+C）
数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库
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