ToolAtrium AI Tool Scout

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install toolatrium-ai-tool-scout
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 toolatrium-ai-tool-scout。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

ToolAtrium AI Tool Scout 是一个以证据为先的工作流，用于根据用户的实际工作需求选择 AI SaaS 工具，而不是依赖流行度、目录排名或未经证实的营销宣传。它在生成最终名单之前，会收集所需的技能、部署偏好、预算、团队背景、区域、语言、数据敏感性以及硬性排除条件。
该 skill 将用户需求、官方产品宣称、带有日期记录的观察结果和未知事项进行区分。它会生成包含来源、核实日期、评分、阻碍因素、商业披露及下一步建议的可审查推荐。作为 Openclaw Skills 工作流，它默认可以纯文本方式运行，也可以使用可选的只读 MCP 进行确定性的研究辅助。

应用场景

为定义明确的商业、技术、创意或运营工作流寻找 AI SaaS 工具。
建立包含三到五个满足所有硬性要求的候选工具名单。
对比功能、定价、套餐、集成、隐私条款、数据留存、部署模式以及区域可用性。
寻找当前所用 AI 产品的替代品，而不把目录排名或赞助视作质量依据。
评估用于敏感或高风险工作流的工具，同时识别专业安全审查或供应商安全审查的要求。
审查现有的 AI 软件对比，识别未经证实的宣称、陈旧的证据、绝对化表述、缺失的来源以及未披露的商业关系。
在开展手动产品测试或采购审查之前，准备一份结构化的研究简报。

工作原理

明确要完成的工作，包括所需输出、可选功能、团队规模、预算、语言、区域、部署偏好和数据敏感性。
确定硬性排除条件，例如不支持的区域、禁止的留存或训练行为、不兼容的部署模式或缺失的必要导出功能。
创建专注于实际工作流的证据清单和研究简报，而不是通用的大众工具需求。
调研每个候选工具，并将用户需求、官方产品宣称、带有日期记录的观察结果和未经证实的未知事项分开处理。
记录关于定价、套餐、限制、集成、模型名称、可用性、隐私和留存宣称的来源 URL 及核实日期。
选择三到五个通过硬性要求的候选工具，然后对比工作流匹配度、功能覆盖度、输出控制力、隐私信任度、成本匹配度和证据置信度。
赋予由用户提供的 0 到 5 分的透明评分，解释每个评分的原因，并将阻碍因素与平均分分开保留。
审查对比语言的来源质量、陈旧日期、未经证实的绝对化表述、官方与独立证据的区别，以及联盟营销、赞助、付费提交或精选展示关系。
返回包含要完成的工作、硬性要求、候选工具、证据、未知事项、评分、阻碍因素、推荐及下一步核实事项的可审查结果。
保持临时结论的清晰标识，且切勿在可选 MCP 不可用时暗示其已运行。

配置指南

该 skill 默认作为纯文本 Openclaw Skills 工作流运行，不需要外部服务。如需可选的确定性只读辅助工具，请连接 ToolAtrium MCP stdio 服务器：
openclaw mcp add toolatrium --command npx --arg -y --arg github:gpt-img-2/toolatrium-tool-discovery-mcp --include 'build_ai_tool_search_brief,rank_ai_tool_candidates,audit_ai_tool_comparison,get_toolatrium_resources'
探测安装情况：
openclaw mcp doctor toolatrium --probe
如果安装的 OpenClaw 版本未提供 mcp 命令组，请在 MCP 设置中将 npx -y github:gpt-img-2/toolatrium-tool-discovery-mcp 添加为 Stdio 服务器。该 MCP 为可选组件，不会搜索私有数据、访问账户、获取第三方网站、提交列表、更改链接、购买产品或处理支付。
ToolAtrium AI Tool Scout 数据架构与分类体系
该 skill 将研究整理为以下证据与决策分类标准：
数据领域 内容
要完成的工作 具体的用户输出与工作流上下文
硬性要求 强制性的功能、部署、区域、语言、预算、隐私和数据处理限制
候选工具 通过硬性要求的候选 AI 产品名单
证据 来源 URL、核实日期、官方宣称、带有日期记录的观察结果以及证据置信度
未知事项 未经证实、不可用、依赖套餐、依赖区域、依赖账户或未来版本细节
评分 用户提供的 0–5 分评级，涵盖用例匹配度、功能、工作流匹配度、输出控制力、隐私信任度、成本匹配度及证据置信度
阻碍因素 无论平均分高低都会使产品取消资格的要求
商业披露 联盟营销、赞助、付费提交或精选展示关系
推荐 证据最充分的选项、基本原理、局限性以及证据薄弱时的临时状态
下一步核实 选择前所需的直接官方产品核实、测试、安全审查或定价确认
该工作流应当保留当前供应商文档、独立测试、用户报告和目录元数据之间的区别。价格、免费套餐、试用、限制、集成、模型名称、隐私条款和数据留存政策均被视为需要带有日期记录核实的可变字段。

高级特性

可选的 MCP 工具包括
build_ai_tool_search_brief
、
rank_ai_tool_candidates
、
audit_ai_tool_comparison
get_toolatrium_resources
。
透明的 0–5 候选工具评分保留了每个评级背后的推导逻辑，并识别可能改变结果的证据。
硬性阻碍因素与加权评分保持独立，因此较高的平均分无法覆盖缺失的必要功能或被禁止的政策。
证据审查区分了官方文档与独立测试及用户报告。
时效性宣称需要来源 URL 和核实日期，从而降低定价或可用性信息陈旧的风险。
商业披露审查会在发布前识别联盟营销、赞助、付费提交和精选展示关系。
宣称合规审查将最佳、完美、无限和总是等未经证实的绝对化词汇缩小到已测试的范围内。
规范的 ToolAtrium 资源支持发现、对比、替代品、指南、提交、隐私审查和政策检查。
该工作流通过揭示禁止的存储、训练、共享、部署和供应商审查要求，支持高敏感度和高风险评估。
Openclaw Skills 用户可以返回结构化、可审查的推荐，而无需暴露私有数据或暗示目录包含即等同于认可。

name: toolatrium-ai-tool-scout description: Find and compare AI SaaS tools using a concrete job, workflow constraints, current evidence, transparent scoring, and commercial-disclosure checks. Use for AI tool discovery, shortlists, alternatives, pricing or capability comparisons, and software selection; do not treat directory placement, sponsorship, or unverified claims as product quality evidence.