info-research-report

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。

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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" "2507541738@qq.com" "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

Source Transparency

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