Research COG
研究 搜索与效率工具安装命令
npx clawhub@latest install research-cog
安装说明
1
确认环境
确保已安装 Node.js 22+ 和 OpenClaw。在终端运行 openclaw --version 确认 OpenClaw 正常工作。
2
执行安装
在终端中运行上方安装命令，ClawHub 会自动下载并安装 Research COG 到 ~/.openclaw/skills/ 目录。
3
验证安装
运行 openclaw skills list 查看已安装技能列表，确认 Research COG 已出现在列表中。
4
配置参数（可选）
根据下方介绍中的配置说明，在 ~/.config/openclaw/openclaw.json5 中添加技能的配置项。
手动安装方式：将 Skill 文件夹复制到
~/.openclaw/skills/ 或项目目录下的 skills/ 文件夹，确保文件夹中包含 SKILL.md 文件。
深度多步研究
信源交叉验证
结构化报告输出
详细介绍
Research COG 是 DeepResearch Bench 排名第一的研究型智能体，通过 CellCog 推理引擎对复杂问题展开系统性深度研究。
核心功能
- 自动分解复杂研究课题，逐步执行多轮检索与推理
- 对多个信源进行交叉验证，过滤低质量信息
- 生成结构化的研究报告，包含引用来源
安装
clawhub install research-cog
配置参数
{
skills: {
"research-cog": {
maxDepth: 5,
outputLang: "zh"
}
}
}
使用提示
- 提供清晰的研究问题描述，可显著提升报告质量
- 支持中英文双语输出，适合国内外研究场景