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“龙虾”养成系列：洞察研究全自动工作流，做一名研究员的好帮手

发布时间：2026-04-15

本文介绍如何让你的"龙虾"（OpenClaw）养成为一名智能研究好帮手。我们将使用Multi Search Engine、x-reader、Obsidian和find-skills四个核心技能，构建从信息检索、解析到形成知识库的全自动工作流。

文章摘要

本文以AI领域研究员为例，展示了如何每日定时检索多源信息、深度解析链接内容、自动同步至Obsidian知识库。同时，研究员在研究过程中发现了新的技能以后，可以让"龙虾"快速查找安装进而使用新的技能，让你和"龙虾"共同成长。

核心价值

1.全自动信息聚合

每日定时检索多源信息

智能筛选相关性最高的内容

减少人工搜索时间90%以上

2.深度内容解析

自动提取文章核心观点

生成结构化摘要

支持PDF论文深度解析

3.智能知识管理

自动同步到Obsidian知识库

智能标签和双向链接

个性化晨报生成

4.技能快速复用

查找现有技能和代码案例

快速适配到具体需求

持续学习和能力扩展

四部搭建智能研究方式

Step 1：部署OpenClaw搭建个人AI助手（飞书）

安装指南：

https://support.huaweicloud.com/bestpractice-flexusl/flexusl_bp_0002.html

Step 2：安装4个必备Skill

向飞书机器人发送：

帮我安装以下4个必备Skill，按顺序来，每装完一个验证成功再装下一个。

# 1. Multi Search Engine（免费搜索引擎）

npx clawhub@latest install multi-search-engine

# 2. x-reader（链接解析）

git地址：https://github.com/runesleo/x-reader.git

# 3. Obsidian（知识库同步）

npx clawhub@latest install obsidian

# 4. find-skills（Skill搜索）

npx clawhub@latest install find-skills

安装提示：

OpenClaw会自动按顺序安装skill，每装完一个验证成功再装下一个。

Step 3：安装Obsidian知识仓库

向飞书机器人发送：

你现在有Obsidian仓库吗？

如没有安装，回复：

创建新的Obsidian仓库，然后为我配置好其他的配置就行。

成功提示：

当出现配置成功的提示表示Obsidian仓库创建完成。

Step 4：创建智能研究助手全自动工作流

向飞书机器人发送完整的工作流配置：

场景名称：

智能研究助手——从信息聚合到知识内化的全自动工作流

用户角色：

李明，一名AI领域的研究员/产品经理，需要每天追踪前沿动态、整理碎片信息，并快速查找可复用的技术方案。

场景描述：

1.信息自动聚合（Multi Search Engine）

每天早晨7:00，李明部署的AI Agent自动触发，调用Multi Search Engine（免费搜索引擎）在多个源头并行搜索：

技术新闻站（如Hacker News、TechCrunch）

学术预印本（arXiv.org）

代码社区（GitHub Trending）

行业博客（通过RSS订阅列表）

搜索关键词包括"AI Agent最新进展"、"RAG应用案例"、"多模态模型"等预设主题。

AI根据相关性、时效性筛选出Top10的链接列表。

2.深度内容解析（x-reader）

对于筛选出的每个链接，AI调用x-reader功能：

访问链接，提取文章正文、标题、发布日期、作者；

使用NLP技术生成200字以内的摘要，并识别核心观点、技术要点和引用文献；

如果链接指向PDF论文，则自动提取摘要、引言和结论部分，并生成"费曼解释"。

3.知识库同步与关联（Obsidian）

解析完成后，AI将结构化信息转化为Markdown笔记，并通过Obsidian API自动存入李明预先设定的"每日研究"文件夹：

每篇笔记包含标题、摘要、原文链接、提取的关键词和标签（如#AI/Agent、#RAG）；

AI自动扫描已有笔记，为当前笔记添加双向链接；

创建每日汇总笔记，列出当天所有条目的摘要，方便快速回顾。

4.技能查找与复用（find-skills）

在研究过程中，李明看到一篇关于"自动摘要生成"的文章，想了解如何用代码实现类似功能：

他打开Obsidian内的"技能搜索"面板，输入"自动摘要"；

系统调用find-skills在内部的技能库中搜索；

返回结果包括"播客摘要生成器"、"论文速读助手"、"SEO文章批量生成"等案例；

每个案例附带技术栈、代码片段和方案出处；

李明点击某个案例，直接复制代码模板，并利用AI辅助生成适配自己需求的脚本。

帮我将上述所有场景和技能结合起来：

帮我设置每天自动搜索AI相关新闻；

创建Obsidian格式的笔记模板；

实现简单的技能搜索功能；

设计整个工作流的架构文档。

工作流应用场景

场景1：每日研究信息聚合

在OpenClaw设置定时任务。

用户指令示例：

每日早7点，自动检索“AI Agent最新进展”、“RAG应用案例”、“多模态模型”等主题。

工作流触发Multi Search Engine在Hacker News、arXiv.org、GitHub Trending、行业博客等多个来源并行搜索，筛选出相关性最高的10条链接；

OpenClaw将链接列表通过飞书推送给用户，并附带每条链接的标题、来源与初步相关性评分；

用户对列表做快速筛选，回复“继续解析”或指定某几条链接，进入下一阶段。

场景2：深度内容解析与摘要

用户将筛选后的链接发给OpenClaw。

用户指令示例：

解析链接，提取核心观点、技术要点，用费曼技巧总结。

OpenClaw调用x-reader逐条访问链接，提取正文、作者、发布日期，并生成200字以内的结构化摘要（包含背景、方法、结论、价值）；

若链接指向PDF论文，x-reader额外提取摘要、引言、结论，并生成“费曼解释”段落；

解析完成后，OpenClaw将结果汇总为Markdown格式预览发送给用户确认，用户可要求补充细节或直接进入知识库同步。

场景3：知识库自动同步与关联

用户确认解析结果后，向OpenClaw发送指令。

用户指令示例：

将这些笔记存入Obsidian“每日研究”文件夹，并自动添加标签和双向链接。

OpenClaw根据摘要内容自动生成标题、标签（如#AI/Agent、#RAG），调用Obsidian API创建Markdown笔记；

扫描Obsidian中已有笔记，为当前笔记添加双向链接（例如提及“RAG”时自动链接到之前RAG相关笔记），同时生成每日汇总笔记，列出当日所有条目摘要；

同步完成后，OpenClaw推送通知：“已存入3条新笔记，累计关联5条历史笔记，汇总笔记已更新”，并提供Obsidian中对应笔记的快速跳转链接。

场景4：技能查找与方案复用

用户在Obsidian中阅读某篇关于“自动摘要生成”的笔记，希望了解如何用代码实现类似功能。

用户指令示例：

查找实现自动摘要的相关技能或代码案例。

OpenClaw调用find-skills在内部技能库中搜索，返回“播客摘要生成器”、“论文速读助手”、“SEO文章批量生成”等案例，每个案例附带技术栈、关键代码片段和方案出处；

用户复制某个案例的代码模板，在OpenClaw中进一步提问。

用户指令示例：

帮我将此模板适配为针对中文技术博客的摘要生成脚本。

OpenClaw生成定制化代码并同步到Obsidian“代码片段”文件夹，供后续开发使用。

总结

OpenClaw智能研究助手工作流将彻底改变你的研究方式：

核心优势：

全自动化：从信息检索到知识沉淀全流程自动化；

智能化：AI驱动的摘要生成和内容理解；

个性化：根据你的研究兴趣和习惯不断优化；

可扩展：通过技能库快速扩展能力边界。

价值体现：

时间节省：每天节省3-4小时的研究整理时间；

智能化：AI驱动的摘要生成和内容理解；

个性化：根据你的研究兴趣和习惯不断优化；

可扩展：通过技能库快速扩展能力边界。

开始行动

现在就按照四步法搭建你的智能研究助手，开启高效研究的新篇章！

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https://activity.huaweicloud.com/openclaw.html

注：本文转自华为云，版权归作者所有

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