Construire un workflow de recherche personnel avec OpenClaw

Ce que tu vas construire

Un workflow de recherche complet :

1. Recherche sur le web — via Tavily pour des informations en temps reel et des articles
2. Articles academiques — via arXiv pour la recherche evaluee par les pairs
3. Documentation technique — via DeepWiki pour les docs de projets open-source
4. Synthese des resultats — via Summarize pour generer des briefs de recherche concis

Ce workflow transforme OpenClaw en assistant de recherche capable de collecter, filtrer et synthetiser des informations de multiples sources en quelques minutes au lieu de quelques heures.

Pourquoi utiliser l'IA pour la recherche

Les workflows de recherche traditionnels sont pleins de frictions. Tu ouvres des dizaines d'onglets, tu navigues entre les moteurs de recherche, tu copie-colles des extraits dans des notes dispersees, et tu perds la trace de l'origine de chaque information. Quand tu t'assieds pour rediger ta synthese, la moitie de tes onglets sont perimees et tu ne sais plus quelle source supporte quelle conclusion.

Voici ce qui deraille habituellement :

• Inflation d'onglets — une seule question de recherche genere 20+ onglets, chacun reclamant attention et memoire
• Changement de contexte — naviguer entre Google, arXiv, les docs GitHub et ton app de notes fragmente ta concentration
• Prise de notes manuelle — copier des citations et des URLs a la main est lent et source d'erreurs
• Difficulte de synthese — rassembler les enseignements d'articles web, de papiers academiques et de documentation projet en un tout coherent est mentalement epuisant
• Obsolescence des informations — les marque-pages periment, les articles disparaissent, et tes notes perdent leur contexte

Un workflow assiste par IA resout ces problemes en centralisant les etapes de recherche, extraction et synthese dans une seule conversation. OpenClaw interroge plusieurs sources en parallele, conserve le contexte complet de ses trouvailles, et peut produire des resumes structures a la demande. Tu restes concentre sur les questions qui comptent au lieu de gerer la mecanique de la recherche.

Prerequis

• OpenClaw installe et configure
• Cle API Tavily (tier gratuit disponible sur tavily.com)
• Node.js 18+

Etape 1 : Installer les Skills necessaires

# 1. Recherche web
npx clawhub@latest install tavily

# 2. Recherche d'articles academiques
npx clawhub@latest install arxiv

# 3. Recherche de documentation open-source
npx clawhub@latest install deepwiki

# 4. Synthese par IA
npx clawhub@latest install summarize

Etape 2 : Configurer les cles API

Tavily — Recherche web

1. Inscris-toi sur tavily.com — le tier gratuit inclut 1 000 credits API/mois (1 credit par recherche basique)
2. Copie ta cle API depuis le tableau de bord
3. Configure dans OpenClaw :

clawhub inspect tavily

arXiv et DeepWiki

Ces Skills fonctionnent directement, sans cle API. Le Skill arXiv interroge l'API arXiv directement, et DeepWiki utilise les sources de documentation publiques.

Etape 3 : Le workflow de recherche en action

Exemple 1 : Rechercher les bonnes pratiques RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Phase 1 : Recherche web pour comprendre l'etat de l'art

Commence par une recherche web large :

Search for "RAG best practices 2026" and summarize the top results

Tavily retourne les articles, billets de blog et tutoriels recents. Le Skill Summarize les distille en points cles.

Phase 2 : Articles academiques

Creuse avec de la recherche evaluee par les pairs :

Find recent arXiv papers on retrieval-augmented generation improvements

Le Skill arXiv retourne les papiers pertinents avec titres, resumes, auteurs et liens. Tu peux ensuite demander des resumes de papiers specifiques :

Summarize the methodology section of paper [arXiv:2406.xxxxx]

Phase 3 : Documentation d'implementation

Verifie comment les frameworks populaires implementent le RAG :

Search DeepWiki for LangChain RAG implementation guide
Search DeepWiki for LlamaIndex retrieval pipeline documentation

DeepWiki retourne les sections de documentation pertinentes des projets open-source.

Phase 4 : Synthese

Combine tout en un brief de recherche :

Based on all the research we've done, create a structured brief on RAG best practices covering:
1. Current state of the art
2. Key techniques (chunking, embedding, retrieval)
3. Common pitfalls and how to avoid them
4. Recommended frameworks and tools
5. Open research questions

Exemple 2 : Evaluer une nouvelle base de donnees pour ton projet

Supposons que tu doives decider d'adopter ScyllaDB pour un pipeline d'evenements a haut debit. Le workflow en quatre phases s'applique de la meme maniere.

Phase 1 : Recherche web — retours d'experience terrain

Search for "ScyllaDB production experience 2025 2026" and summarize key findings

Tavily fait remonter des billets d'equipes d'ingenierie ayant migre, des resultats de benchmarks et des discussions communautaires sur les compromis operationnels. Tu obtiens une image de qui l'utilise et quels problemes ils ont rencontres.

Phase 2 : Articles academiques et techniques

Find arXiv papers on LSM-tree database performance and shard-per-core architecture

Le Skill arXiv retourne des papiers sur le design du moteur de stockage sous-jacent, des comparaisons avec les internes de Cassandra, et la modelisation de latence sous differentes charges. Demande a OpenClaw de resumer les performances annoncees et de les confronter aux retours terrain de la phase 1.

Phase 3 : Exploration de la documentation

Search DeepWiki for ScyllaDB data modeling best practices
Search DeepWiki for ScyllaDB driver compatibility and connection pooling

DeepWiki ramene la documentation officielle sur le schema design, les strategies de compaction et la configuration des drivers. C'est la que tu decouvres les contraintes pratiques que les billets de blog survolent — limites de taille de partition, gestion des tombstones et compromis de niveaux de consistance.

Phase 4 : Synthese decisionnelle

Based on all findings, create a decision brief for ScyllaDB adoption covering:
1. Performance characteristics vs. our current PostgreSQL setup
2. Operational complexity (deployment, monitoring, backups)
3. Data modeling constraints and migration effort
4. Community health and long-term viability
5. Recommendation: adopt, evaluate further, or pass

Le resultat est un document structure que tu peux partager avec ton equipe ou presenter en design review — construit a partir de sources reelles en une seule session de recherche.

Organiser les resultats de recherche

La recherche brute n'est utile que si tu peux la retrouver plus tard. Voici des methodes pratiques pour structurer et exporter tes resultats.

Rapports Markdown structures

Demande a OpenClaw de formater les resultats dans un template coherent :

Save the research brief as a Markdown file with sections for Summary, Key Findings, Sources, and Open Questions

Ca te donne un document portable lisible dans n'importe quel editeur, qui se rend sur GitHub, et qui peut etre versionne aux cotes de ton code.

Tableaux comparatifs

Pour les evaluations technologiques, demande des comparaisons structurees :

Create a Markdown comparison table of ScyllaDB vs. Cassandra vs. DynamoDB covering: latency, throughput, operational complexity, cost, and ecosystem maturity

Les tableaux sont plus faciles a scanner que la prose et permettent de presenter les compromis aux parties prenantes de maniere claire.

Export vers Notion ou Obsidian

OpenClaw sort du Markdown nativement, donc l'integration avec les outils de prise de notes est directe. Copie la sortie Markdown dans une page Notion (colle en texte, puis convertis en blocs) ou sauvegarde les fichiers .md dans ton vault Obsidian. Pour les utilisateurs d'Obsidian, tu peux demander a OpenClaw d'inclure des [[wikilinks]] et du YAML frontmatter pour correspondre a tes conventions de vault. Au fil du temps, ca construit une base de connaissances personnelle consultable, organisee par sujet et par date.

Construire une base de connaissances personnelle

Garde une structure de dossiers coherente :

research/
  2026-03-rag-best-practices/
    brief.md
    sources.md
    comparison-table.md
  2026-03-scylladb-evaluation/
    decision-brief.md
    benchmark-notes.md

Chaque session produit un dossier autonome. Lie-les ensemble avec des references croisees, et tu as une base de connaissances qui grandit a chaque recherche.

Avance : Recherche multi-sessions

Toutes les questions de recherche ne peuvent pas etre resolues en une seule seance. Les sujets complexes beneficient de plusieurs sessions etalees sur des jours ou des semaines.

Continuer la recherche entre les sessions

OpenClaw ne se souvient pas automatiquement des conversations precedentes, tu dois transmettre le contexte toi-meme. L'approche la plus simple est de sauvegarder un fichier d'etat de recherche a la fin de chaque session :

Summarize our research progress so far into a file called research-state.md, including: questions answered, questions still open, key sources found, and next steps

Au debut de ta session suivante, fournis ce fichier comme contexte et reprends la ou tu t'etais arrete. C'est bien plus fiable que d'essayer de se souvenir de ce qui a ete couvert.

Suivre les fils de recherche

Pour les sujets larges, maintiens une liste de sous-questions et leur statut. Demande a OpenClaw de la mettre a jour au fur et a mesure :

Update the research tracker: mark "ScyllaDB compaction strategies" as done, add "test ScyllaDB with our schema" as next step

Ca transforme ta recherche d'une activite ad hoc en un processus structure avec des marqueurs de progression clairs.

Maintenir le contexte entre les conversations

Si ta recherche traverse plusieurs outils et sessions, maintiens un fichier sources.md qui enregistre chaque source consultee — URL, date d'acces et resume en une ligne. Quand tu demarres une nouvelle session, donne ce fichier a OpenClaw pour qu'il sache quel terrain a deja ete couvert et puisse se concentrer sur les lacunes au lieu de repeter les recherches.

Patterns de workflow de recherche

Pattern 1 : Evaluation technologique

Evaluer un nouvel outil ou framework :

1. Tavily — rechercher les avis, comparatifs et retours d'experience
2. DeepWiki — lire la documentation officielle et la vue d'ensemble de l'architecture
3. arXiv — trouver les papiers de recherche sous-jacents (si applicable)
4. Summarize — generer un brief de recommandation « acheter vs. construire »

Pattern 2 : Analyse concurrentielle

Comprendre comment les concurrents resolvent un probleme :

1. Tavily — rechercher les annonces produit, billets de blog et changelogs
2. DeepWiki — verifier leurs depots open-source (si existants) pour les details d'implementation
3. Summarize — creer un resume du paysage concurrentiel

Pattern 3 : Monter en competence sur un nouveau domaine

Se mettre a jour rapidement sur un sujet meconnu :

1. Tavily — rechercher « introduction a X » et « X explique simplement »
2. arXiv — trouver des articles de synthese couvrant le domaine
3. DeepWiki — trouver des depots de tutoriels et de la documentation
4. Summarize — generer une « feuille de route d'apprentissage » avec un ordre de lecture recommande

Pattern 4 : Investigation de bug

Rechercher un probleme technique epineux :

1. Tavily — rechercher le message d'erreur ou le symptome
2. DeepWiki — verifier la documentation de la librairie pour les problemes connus
3. Summarize — compiler toutes les pistes en causes et solutions potentielles

Conseils pour une recherche efficace

1. Du large au precis — commence par la recherche web, puis creuse dans les papiers et la doc
2. Reformule tes requetes — cherche la meme question de 2-3 manieres differentes pour mieux couvrir le sujet
3. Verifie par croisement — confronte les articles web avec les papiers academiques
4. Borne tes recherches dans le temps — specifie « 2025-2026 » pour des informations a jour
5. Sauvegarde au fur et a mesure — demande a OpenClaw de sauvegarder les trouvailles cles dans un fichier

Resolution de problemes

Tavily retourne des resultats non pertinents

• Affine ta requete avec des termes plus specifiques
• Utilise des guillemets pour les expressions exactes
• Ajoute des filtres de site pour cibler des domaines specifiques

arXiv ne trouve aucun papier

• Essaie des termes plus larges — les titres arXiv sont souvent tres specifiques
• Cherche par nom d'auteur si tu sais qui travaille sur le sujet
• Verifie si le sujet porte un nom different dans le milieu academique

DeepWiki ne trouve pas la documentation

• Verifie que le nom du projet est exact
• Essaie le format organisation/depot de GitHub
• Certains projets ne sont peut-etre pas encore indexes