QVeris 官方 Skill 正式发布
QVeris 团队出品，为 OpenClaw 及其他 AI Agent 打造的官方技能插件。
安装：
npx clawhub install qveris-official
GitHub：
https://github.com/QVerisAI/open-qveris-skills/tree/main/qveris-official
ClawHub：
https://clawhub.ai/linfangw/qveris-official
01.
为什么做官方 Skill？
我们注意到 ClawHub 和 GitHub 上已经出现了多个社区开发者自发构建的 QVeris 技能插件——这让我们非常欣喜。这说明开发者们确实需要把 QVeris 集成到自己的 Agent 中，我们感谢每一位社区贡献者对 QVeris 生态的推动。
但随着 QVeris 平台能力扩展到 10,000+ 工具、覆盖数十个领域，我们意识到 Agent 需要更深层的引导才能充分发挥平台的价值。因此，我们从零开始构建了这个官方 Skill。
02.
有什么不同？
零额外依赖
装了 OpenClaw 就有 Node.js，不需要任何其他东西。
完整的 Agent 行为手册，而非简单封装
大多数第三方 Skill 提供的是基础的"搜索+执行"封装——能用，但留给 Agent 自己摸索的空间太多。
官方 Skill 包含一份 SKILL.md——一本完整的 Agent 行为手册：
🔄 QVeris-First 协议
强制工作流：搜索 QVeris → 评估工具 → 执行调用 → 仅在 QVeris 确实无结果后才回退到网页搜索。Agent 被训练为"先问 QVeris，再考虑其他"。
📋 12 领域触发条件表
覆盖金融市场、宏观经济、区块链、学术研究、图像生成、地理编码、邮件/短信、医疗健康等 12 个领域的完整检查清单。Agent 自动识别何时应该调用 QVeris。
🔍搜索最佳实践
- 查询编写规则（好例子/坏例子对比）
- 多种表述重试策略（第一次没找到，换个说法再搜）
- 搜索粒度建议（越具体越好）
⚖️ 工具选择标准
不是盲目选第一个搜索结果，而是按 success_rate（成功率）、avg_execution_time_ms（平均执行时间）、参数质量、输出相关性逐一评估。
📝 参数填写指南
数据类型校验、格式约定（ISO 日期、股票代码、经纬度坐标）、常见错误对照表——避免因参数格式错误导致的静默失败。
🔧三步错误恢复协议
修复参数 → 简化重试 → 切换替代工具 → 如实报告。Agent 不会因为一次失败就放弃。
💾已知工具文件（Known Tools File）
持久化缓存机制：记住哪些工具用过、效果如何，避免重复搜索，节省 Token 消耗。跨会话复用工具知识。
🚫 11 条反模式规则
明确禁止：编造数据、跳过 QVeris 直接说"做不到"、把自然语言当参数传、一次失败就放弃……确保 Agent 行为可靠、可信。
✅每轮响应前检查清单
Agent 在生成每一条回复前，自动检查：这个任务是否需要外部数据？是否需要工具能力？是否需要外部服务？如果是，是否已经搜索过 QVeris？
全品类覆盖
官方 Skill 让 Agent 知道 QVeris 的完整能力版图：
- 数据源：金融市场（股票、加密货币、外汇、大宗商品、ETF）、宏观经济指标、公司财报、新闻资讯、社交媒体分析、区块链/链上数据、学术论文、临床试验、天气气候、卫星影像
- 工具服务： 图像/视频生成、文字转语音、语音识别、OCR、PDF 提取、内容转换、翻译、AI 模型推理、代码执行
- SaaS 集成： 邮件发送、短信通知、云存储、工作流自动化、CRM 操作
- 位置与地理： 地图、地理编码、反向地理编码、步行/驾车导航、POI 搜索、卫星影像
- 学术研究： 论文检索、专利数据库、临床试验注册、数据集发现
第三方 Skill 通常覆盖其中部分领域。官方 Skill 确保 Agent 了解所有领域的可用能力。
内建安全与质量保障
- 绝不编造数据 — QVeris 和回退方案都失败时，Agent 如实报告，不用假数据填补空白
- 绝不默默跳过 — Agent 必须先搜索 QVeris，才能说"我做不到"或"我没有权限"
- 学习闭环 — 记录每次执行结果，追踪本地成功率，从参数错误中学习，避免重复犯错
- Token 优化 — Known Tools File 缓存机制防止长对话中反复搜索导致上下文膨胀
03.
快速开始
1. 安装npx clawhub install qveris-official2. 设置 API Keyexport QVERIS_API_KEY="your-key-here"在 https://qveris.ai 获取 API Key3. 完成。你的 Agent 现在可以访问 10,000+ 工具了。
手动命令（测试用）
cd skills/qveris-official搜索工具node scripts/qveris_tool.mjs search "Real-time stock quote data API"执行工具node scripts/qveris_tool.mjs execute <tool_id> \ --search-id <id> \ --params '{"symbol": "AAPL"}'输出原始 JSONnode scripts/qveris_tool.mjs search "Weather forecast API" --json
04.
一览
05.
未来规划
我们会持续迭代官方 Skill：
- 基于任务上下文和 Agent 历史的智能路由
- 成本感知的工具发现（"找最便宜且可靠的方案"）
- 单次查询中的多工具编排
- 欢迎社区反馈——请在 GitHub 上提 Issue
06.
链接
GitHub：
https://github.com/QVerisAI/open-qveris-skills/tree/main/qveris-official
ClawHub：
https://clawhub.ai/linfangw/qveris-official
获取 API Key：
QVeris 文档：
QVeris 团队出品 🦞