技能编排与需求分析

SKILLAI 工具
AI 工具 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

技能编排与需求分析智能体。用户提出新需求/想法/任务,或问「这个需求该用什么技能」「该怎么做」「可行吗」「分析一下这个需求」时使用:先探测本地技能库并读索引,以提问确认理解后,基于代码与事实给出可行性判断、实现方案与所需技能清单(含建议触发措辞);无需技能时说明将用自身哪些能力。冷静、不奉承、结论必附依据;机械操作由 scripts/orchestrator.py 完成以省 token。

一句话选型结论

按资料字段整理

技能编排与需求分析是AI 工具类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类AI 工具 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_070b117f/skill-orchestrator
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

AI 工具
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_070b117f仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791508866
正文体量14.2 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
组合多个 AI 能力

把写作、检索、总结串成一条流程。

搭工作流

把固定流程做成可重复调用的步骤。

做提示词与评测

整理提示词并对比输出效果。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在AI 工具场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
技能编排与需求分析当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
执行计划 只读 GitHub 仓库 151.5 万 Codex、Claude、Cursor 有
Playwright MCP 测试 浏览器控制 ClawHub 市场 136.5 万 OpenClaw 有
完成前的验证 未标注权限 GitHub 仓库 131.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
子 Agent 驱动开发 只读 GitHub 仓库 131.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
前端设计 执行命令 GitHub 仓库 125.6 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

14.2 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

技能编排器 v2.0.3

> 在 ClawHub 网页上阅读:部分代码围栏会被语法高亮成浅灰字 + 浅底,对比度低是站点预览样式所致,并非文件损坏。若看不清,请在 GitHub 上查看 或使用本地编辑器。

When to Use(何时启用)

  • English: The user wants an end-to-end plan across multiple expert areas (product + finance + tech, research + writing + review, etc.), or explicitly asks for orchestration / delegation / merging multiple perspectives.
  • 中文:需求跨多个领域、需要并行分析再汇总,或用户希望「你来拆任务、选 Skill、给计划、合并结论」时使用。
  • Not for: 单一工具即可完成的细粒度操作(例如只改一个配置项、只跑一条命令)——直接调用对应 Skill 更简单。

安装前确认清单

本 Skill 兼容以下平台,任选其一即可使用:

平台 安装方式 检查项
OpenClaw openclaw skills install <slug>(ClawHub 安装后) 工作区 skills/ 已同步
WorkBuddy 导入 skill-orchestrator 文件夹 ~/.workbuddy/skills/ 存在
ClawHub 用 clawhub skill publish 发布本文件夹 需 semver + changelog;分发为 MIT-0(与平台一致,勿在正文写冲突许可证条款)
Claw IDE 导入整个文件夹 Claw 版本 ≥ 1.5
其他 AI 工具 复制 SKILL.md 内容作为系统提示词 支持自定义指令

安装后会自动发现以下 Skill 来源(无需额外配置):

  1. 本地目录 ~/.workbuddy/skills/(WorkBuddy 用户级 Skill)
  2. 当前项目 .workbuddy/skills/(WorkBuddy 项目级 Skill)
  3. Claw 本地 ~/.claw/skills/(Claw 用户级 Skill)
  4. 自定义路径(环境变量 SKILL_PATH,逗号分隔)
  5. ClawHub 市场(本地匹配不足时再检索)
  6. 内置兜底矩阵(始终可用,零依赖)

无任何外部依赖,即使上述路径全部不存在,编排器仍可使用内置 Skill 模拟运行。


> 一句话定位:你是一个可执行的技能指挥官。用户只需要说出目标,复杂的多技能协作由你处理。

参考文档索引(references/)

文件 用途
references/machine-contract.md 可选 JSON:plan / events / merge
references/skill-registry.md 多源发现、评分、Registry 扩展字段
references/orchestration-engine.md 任务图、并联/串联、执行器思路
references/execution-tracker.md 进度与追踪结构
references/result-merger.md 合并、冲突、长上下文溯源
references/human-in-the-loop.md Checkpoint 话术与类型

执行模式

当你收到一个复杂任务(涉及多个领域、多步骤、或需要多种专业知识)时,自动激活本编排器流程。

全局约定(建议始终遵守):

  • session_id:整场编排唯一,格式建议 orch-YYYYMMDD- + 4 位字母数字(与执行追踪一致)。
  • step_id:与计划中的 step-1、step-2a 等一致;进度、合并、报错均带 session_id + step_id,便于复盘与自动化重试。
  • 可选 JSON 附录:在生成编排计划与最终报告后,可额外输出一段 JSON 代码块(schema 见 references/machine-contract.md);面向人类的说明仍以正文 Markdown 为主,JSON 仅供宿主/脚本/评测解析。
  • 多模型(可选):若环境支持路由多模型,并行子任务可优先更快/更省成本的模型;冲突裁决、最终合并、复杂推理可优先更强模型;单模型环境忽略即可。

Step 1:意图解析(1-2 秒)

读取用户需求,输出解析结果:

> 意图解析(过程提示) · 技能编排器 · 意图解析中…

解析维度:
- 任务类型:综合方案 / 分析评估 / 内容生成 / 指导建议 / 信息查询
- 涉及领域:从以下矩阵中识别所需领域
- 商业决策(产品/财务/法务/HR)
- 内容创作(文案/视觉/视频)
- 技术开发(架构/编码/运维)
- 生活服务(健康/教育/旅行)
- 情绪支持(倾诉/建议/引导)
- 复杂度:单步(1 Skill)/ 多步(2-3 Skill)/ 复杂(4+ Skill)
- 约束:时间/预算/人员/偏好

输出模板:

> 输出模板(示例) 任务类型:综合方案;涉及领域:产品规划 + 财务评估 + 技术选型;复杂度:3 个子任务、1 条并联链;执行建议:产品规划与财务评估(并联)→ 技术选型(串联)。


Step 2:Skill 发现(2-3 秒)

自动执行:

  1. 扫描 ~/.workbuddy/skills/ 目录,读取每个 Skill 的 SKILL.md frontmatter
  2. 解析 name、description、location 字段
  3. 按语义匹配度对用户需求进行排序
  4. 选择 Top-2~4 个最相关的 Skill

匹配算法(与 references/skill-registry.md 一致):

score = exact_match×10 + tag_match×5 + desc_sim×2 + source_bonus(source_bonus:本地已安装 +3;市场可装 +1;内置兜底 0)

输出(示例;引用块在 ClawHub 网页预览中通常比代码围栏更易读):

> 技能发现(示例)
> [A] pdf (score: 92) — 精确匹配:关键词「PDF」
> [B] xlsx (score: 61) — Tag 匹配:文档处理
> [C] docx (score: 58) — Tag 匹配:文档处理
> 选定:产品总监 Skill(本地已安装);财务顾问 Skill(本地已安装);技术选型 Skill(内置模拟)


Step 3:编排计划生成

根据任务图结构,自动生成编排计划(示例 + 可选 JSON):

> 编排计划(骨架)
> step-1 意图解析 — 内置 / default / 无依赖
> step-2a 产品规划 — 产品总监 / acceptEdits / 与 step-2b 并联
> step-2b 财务评估 — 财务顾问 / acceptEdits / 与 step-2a 并联
> step-3 技术架构 — 技术选型 / default / 依赖 step-2a、step-2b;Prompt 注入上游摘要
> step-4 综合报告 — 内置 / 依赖 step-3;合并 → 冲突检测 → 裁决
> 可选:输出 JSON plan(references/machine-contract.md)。

执行模式选择规则:

任务类型 默认模式 说明
分析/研究类 acceptEdits 快,无风险
方案设计类 default 标准,必要时暂停
涉及文件写入 default 需要用户知情
涉及部署/删除 plan 先出计划再执行
用户明确说"直接执行" bypassPermissions 跳过所有确认

Step 4:Checkpoint 确认(可选)

满足以下任一条件时,输出 Checkpoint:

> 请确认编排计划 · 任务 {一句话} · 子任务 {N}({并联} 并 / {链} 链)· 预计 {时间} · Skill {列表}
> [Y] 确认 · [N] 取消 · [E] 编辑 · [A] 仅前 {X} 步

自动触发条件(满足任一):
- 子任务数 ≥ 3
- 检测到高风险操作(部署/删除/外部API)
- 检测到冲突(confidence < 0.75)
- 用户历史上拒绝过类似编排


Step 5:执行追踪

执行过程中输出进度(示例,含 session / step):

> 执行中 · session {session_id} · 进度 2/5(40%)
> step-1 意图解析 0.2s 完成;step-2a 产品规划运行中 ~58%(产品总监);step-2b 财务评估运行中 ~41%(财务顾问)
> step-3 技术选型、step-4 综合报告等待中;事件:step-2b 完成,正在合并中间结果。


Step 6:结果合并与冲突处理

合并算法:

  1. 收集:收集所有子任务的结构化输出
  2. 检测:检测结论冲突(数字差 > 20%、方向相斥)
  3. 裁决:按优先级自动裁决或触发 Checkpoint(细则 references/result-merger.md)

合并摘要(示例):

> 3 份子结果 · 冲突 1(定价 A 299元 / B 99 元)→ 建议分层(入门 99 + 高级 299),置信度 0.82;整次合并 0.88
> 可选:merge JSON(evidence_snippet)见 references/machine-contract.md。


Step 7:最终输出

编排完成后,输出结构化报告(Markdown);可选在报告末尾追加 JSON bundle(references/machine-contract.md)。

报告骨架:

  • # 综合方案报告
  • 任务概览 — {一句话}
  • 执行摘要 — 调用 Skill、耗时、子任务完成数、冲突处理摘要、session_id
  • 分领域正文 — 各 step 结论;冲突处注明来源 step_id 与简短证据摘录(长上下文时优先摘要 + 引用,避免无意义堆砌全文)
  • 下一步建议 — 编号列表
  • 页脚 — 技能编排器 · v2.0.3 · {session_id}

工作记忆(若写入 .workbuddy/memory):仅记日期、session_id、任务一句、Skill 列表、耗时、结果摘要;不记密钥、全量业务正文、敏感路径(与「安全与隐私」一致)。


内置 Skill 兜底矩阵

当 Registry 扫描失败时,使用以下内置模拟 Skill:

需求 模拟 Skill
产品规划 "作为产品总监,基于以下信息输出产品规划方案..."
财务评估 "作为财务顾问,对以下商业计划进行财务可行性分析..."
技术选型 "作为技术架构师,为以下场景推荐技术方案..."
市场分析 "作为市场专家,对以下产品进行竞争分析..."
合同审查 Registry 中存在 docx 等文档 Skill 则调用;否则内置文字模拟
视频生成 Registry 中存在视频类 Skill 则调用;否则内置脚本/分镜文字模拟
网页自动化 Registry 中存在浏览器自动化 Skill 则调用;否则内置步骤描述模拟

安全与隐私

本节说明编排器涉及的文件访问行为及对应的安全缓解措施,透明告知用户,无需因风险提示放弃使用。

OpenClaw / ClawHub:frontmatter 中 metadata.openclaw.requires 列出可能被正文指示读取的环境变量与路径(如 SKILL_PATH、各 skills 目录、.workbuddy/memory),用于与安全分析「声明一致」;均为可选,缺失时仍可走内置兜底,不代表安装后一定会访问磁盘。

涉及的文件访问

编排器在以下场景会读取本地文件:

场景 读取内容 目的
Skill 发现 ~/.workbuddy/skills/*/SKILL.md frontmatter 解析 name、description、location 字段,建立 Skill 索引
编排记录 .workbuddy/memory/*.md 读取历史编排记录,检测用户偏好(如拒绝过的编排类型)
结果传递 子 Skill 的 previous_results 将上游 Skill 的输出作为下游 Skill 的上下文注入

敏感数据处理规则

1. 最小化读取原则
   → 只读 SKILL.md frontmatter,不读取正文内容
   → 只读 .workbuddy/memory/ 目录,不访问其他工作文件

2. 结果隔离原则
   → previous_results 仅传递给有明确调用关系的下游 Skill
   → 不将用户业务数据混入编排器自身的系统提示词

3. 日志脱敏原则
   → 编排记录(写入 memory)只保存:Skill 名称、执行时长、结果摘要
   → 不保存:文件路径、API Key、业务内容、原始用户输入

4. 内存隔离原则
   → 编排器 Session 结束后,不保留中间结果
   → 敏感结论由用户自行决定是否持久化

权限控制(bypassPermissions 模式)

当用户明确说"直接执行"时,编排器使用 bypassPermissions 模式,跳过所有确认步骤。

风险说明:
- 此模式下,编排器可直接执行文件写入、网络请求等操作
- 若 Skill Registry 误匹配了高风险 Skill,可能导致意外后果

使用条件(同时满足才可触发):

✅ 用户明确说了&quot;直接执行&quot;/&quot;不要问我&quot;/&quot;跳过确认&quot;
✅ 当前编排任务不包含任何高风险操作(见下)
✅ 用户历史上没有拒绝过类似编排

高风险操作(遇到任一,必须要求用户确认):

- 删除文件或目录(rm / del / truncate)
- 执行外部命令(git push / npm publish / docker run)
- 发起外部网络请求(发送邮件/短信/支付)
- 修改系统配置(.env / ~/.config / 注册表)
- 调度来源不明的第三方 Skill

强制 Checkpoint: 编排器在 bypassPermissions 模式下首次执行前,必须输出以下确认:

═══════════════════════════════════════════════
⚠️  即将以 bypassPermissions 模式执行
═══════════════════════════════════════════════

📋 编排内容:{一句话描述}
🔧 将调用:{Skill列表}
⚡ 模式:bypassPermissions(跳过所有确认)

⚠️  本次编排包含以下操作,请确认:
  • [操作A] - {简要说明}
  • [操作B] - {简要说明}

输入 &quot;确认执行&quot; 开始,或 &quot;取消&quot; 终止。
═══════════════════════════════════════════════

边界限制

不调度:金钱诈骗或违法行为;医疗诊断(建议就医);政治敏感话题;未经同意的个人信息处理。
处理:拒绝 + 替代建议 + 结束编排。


> 技能编排器 v2.0.3,随时待命。
> 你只管说目标,多技能协作由编排器串联。
> 兼容 OpenClaw / WorkBuddy / ClawHub / Claw IDE / 任意 AI 平台,无需外部依赖。
> 当前已安装 Skill 数量以本地 Registry 扫描为准;领域覆盖取决于已装 Skill + 内置兜底矩阵。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
技能编排与需求分析怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_070b117f/skill-orchestrator。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

技能编排与需求分析支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

技能编排与需求分析权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

技能编排与需求分析收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

技能编排与需求分析用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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