Compose Methods

v1.0.0

通用内容构成方法论技能,提供清单法和样本法两种范式来生成任意类型的结构化成品。当用户要求生成文档、方案、代码、报告、演讲稿、商业计划书等结构化内容,且明确提到清单法、样本法、组件、样本、模板、模仿等关键词,或要求生成结构化成品但未指定生产方式时触发。此技能不替代领域专业技能,而是在用户选择后指导AI执行对应的构成...

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by波动几何@wangjiaocheng

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for wangjiaocheng/compose-methods.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Compose Methods" (wangjiaocheng/compose-methods) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/wangjiaocheng/compose-methods
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install compose-methods

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install compose-methods
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
The name and description match the SKILL.md: the skill is a methodology layer for composing structured content (清单法 and 样本法). It declares no binaries, env vars, or installs — which is proportional for a guidance-only skill.
Instruction Scope
The instructions stay within the stated purpose (build component lists, analyze samples, assemble outputs). They explicitly allow network searches for templates/samples and recommend respecting copyright. This is expected, but web searching means the agent may retrieve external content; confirm platform browsing policies and that fetched content is appropriate.
Install Mechanism
No install spec and no code files are present (instruction-only). This minimizes disk-write and installation risk.
Credentials
The skill requests no environment variables, credentials, or config paths — appropriate for a method/guide skill that doesn't access external APIs directly.
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request persistent presence or modify other skills/settings. Default autonomous invocation is allowed but not unusual; nothing in the skill asks for elevated privileges.
Assessment
This skill appears coherent and low-risk, but consider these practical points before enabling: 1) If the agent will perform web searches, check the platform's browsing controls and know that external samples may be fetched — avoid letting it search for or ingest sensitive or proprietary documents. 2) Prefer uploading or pasting any copyrighted or private sample you explicitly want the agent to base output on, rather than allowing open web searches. 3) Review generated outputs for copyright or factual inaccuracies — the skill is methodological, not a domain expert. 4) Autonomous invocation is allowed by default; if you are concerned about the agent running the workflow without explicit prompts, adjust invocation or browsing permissions on your platform.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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v1.0.0
MIT-0

Compose Methods — 清单法与样本法

核心理念

任何成品都可以通过两种基本范式生成:

范式原理类比
清单法成品 = 基本组件的组合搭积木:先有零件清单,再逐项组装
样本法成品 = 对样本的模仿产出临摹:先有范本,再依样产出

方法选择

用户决定使用哪种方法。 触发后,向用户展示选择:

用户要求生成「{成品类型}」,请选择构成方式:

清单法样本法
方式列出组件清单 → 逐项填充 → 组装获取样本 → 分析结构风格 → 模仿产出
适合结构明确、组件清晰的成品有高质量同类样本可参考的成品
输入组件清单(用户直接提供 / AI提议确认 / 网络搜索)样本模板(用户直接提供 / 网络搜索)

用户可任选其一,也可明确指定两种方法结合使用(如样本法定框架 + 清单法填内容)。未经用户确认,不得自动组合。

清单法工作流

1. 确认成品目标

明确用户要生成什么类型的成品,确定成品的用途、受众、规模。

2. 构建组件清单

按优先级获取清单:

优先级来源操作
1用户直接提供用户在对话中给出清单
2AI 提议AI 根据成品目标生成清单草案,请用户确认或修改
3网络搜索AI 搜索同类成品的通用组件结构

清单要求:

  • 覆盖成品的全部必要组成部分,不遗漏
  • 每个组件有明确的定义和范围
  • 组件间无重叠、无歧义
  • 标注组件间的依赖关系和组装顺序

3. 逐项填充

按清单顺序逐项生成每个组件的内容:

  • 用户直接提供该组件内容
  • AI 根据组件定义和成品目标生成内容
  • 网络搜索获取该组件相关的专业素材

4. 组装成品

将所有组件按清单结构组装为完整成品,确保:

  • 组件间衔接自然流畅
  • 整体风格和调性统一
  • 符合成品目标的所有要求

5. 用户审核

向用户展示成品,请用户审核并确认是否需要调整。

样本法工作流

1. 确认成品目标

明确用户要生成什么类型的成品,确定成品的用途、受众和期望风格。

2. 获取样本

按优先级获取样本:

优先级来源操作
1用户直接提供用户上传样本文件或在对话中粘贴样本内容
2网络搜索AI 搜索同类高质量样本

样本选择原则:

  • 与目标成品类型一致
  • 质量高、结构完整、风格明确
  • 成品内容庞大时,优先使用中间产物作为样本(如大纲、结构模板、段落框架、目录结构),而非完整的最终成品
  • 样本应涵盖目标成品需要模仿的核心特征

3. 分析样本

解析样本的四个核心维度:

维度分析内容
结构整体框架、章节/段落组织方式、层级关系
风格语言风格、表达方式、语气调性、专业术语使用
逻辑内容编排逻辑、论证方式、信息密度
格式排版格式、标题层级、列表样式、视觉元素

将分析结果整理为「样本特征摘要」,供后续模仿产出参考。

4. 模仿产出

基于样本特征摘要,产出目标成品:

  • 保持样本的结构框架和编排逻辑
  • 保持样本的风格和调性
  • 用目标成品的实际内容替换样本内容
  • 确保整体连贯性和一致性

5. 用户审核

向用户展示成品,请用户审核并确认是否需要调整。

网络搜索策略

当需要通过网络搜索获取清单或样本时:

  1. 构造精确搜索词:使用「成品类型 + 模板/结构/范例/样本/清单」的组合
  2. 优先搜索来源
    • 行业标准文档
    • 专业机构发布的模板
    • 高质量公开范例
    • 知名平台的同类内容
  3. 验证搜索结果:确认获取的清单/样本质量是否达标,不达标则重新搜索
  4. 尊重版权:模仿产出时不直接复制样本内容,仅借鉴结构和风格

与其他技能的关系

此技能是方法论层技能,不替代领域专业技能:

  • 当用户要求生成文档时,此技能指导构成方式,文档专业技能(如 docx/pdf 技能)处理具体文件格式
  • 当用户要求生成代码时,此技能指导构成方式,具体编码由 AI 通用能力处理
  • 当用户要求生成演示文稿时,此技能指导构成方式,pptx 技能处理具体格式

此技能只定义"如何组织内容",不定义"如何输出格式"。

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