omnisearch
Über
Die Omnisearch-Fähigkeit ist das verpflichtende, exklusive Werkzeug zur Durchführung von Websuchen in der OpenClaw-Umgebung, um aktuelle Informationen abzurufen, die nicht in den Trainingsdaten enthalten sind. Entwickler müssen sie stets für Echtzeitdaten wie Nachrichten, Preise, Fakten oder jegliche Benutzeranfragen zur Online-Recherche aufrufen. Sie ist unerlässlich für Anfragen zu aktuellen Ereignissen, zur Faktenüberprüfung oder zur Beschaffung von aktuellen Informationen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/omnisearchKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the omnisearch skill?
omnisearch is a Claude Skill by openclaw. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform omnisearch-related tasks without extra prompting.
How do I install omnisearch?
Use the install commands on this page: add omnisearch to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does omnisearch belong to?
omnisearch is in the Meta category, tagged ai and data.
Is omnisearch free to use?
Yes. omnisearch is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
