技能编排器

v2.0.2

Multi-skill orchestrator: decompose complex asks, discover skills, plan parallel/serial steps, checkpoints, merge outputs; optional JSON bundle for hosts. Us...

0· 114·1 current·1 all-time

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for windymonkeys/skill-orchestrator.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "技能编排器" (windymonkeys/skill-orchestrator) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/windymonkeys/skill-orchestrator
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Required env vars: SKILL_PATH
Config paths to check: ~/.workbuddy/skills, .workbuddy/skills, ~/.claw/skills, .workbuddy/memory
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 skill-orchestrator

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install skill-orchestrator
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Pending
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
Name/description match the declared behavior: discovering Skills from local folders and SKILL_PATH, ranking candidates, building a plan graph, launching sub-tasks, merging results, and optionally emitting a JSON bundle. The declared config paths (~/.workbuddy/skills, .workbuddy/memory, ~/.claw/skills, project .workbuddy/skills) and SKILL_PATH env var are directly needed for skill discovery and are appropriate.
Instruction Scope
All runtime instructions in SKILL.md are focused on orchestration: parsing user intent, scanning SKILL.md frontmatter in the listed directories, optional ClawHub queries when local results < 2, composing task graphs, launching sub-agents, producing checkpoints, merging results, and optionally writing limited metadata to .workbuddy/memory. Note: there is an explicit 'bypassPermissions' mode triggered if the user says 'directly execute' which will skip confirmations — this is a functional choice but increases risk if used without care.
Install Mechanism
Instruction-only skill (no install script, no downloads, no code files executed). Lowest-risk install footprint — nothing will be written or fetched by an installer. The skill relies on host agent capabilities (file read, network) to operate as described.
Credentials
Only SKILL_PATH env var and well-scoped config paths are required. No API keys, tokens, or other secrets are requested. The declared memory write behavior is limited to session metadata and summaries (explicitly excludes keys/sensitive content).
Persistence & Privilege
always:false (no forced global inclusion). The skill may write small records to .workbuddy/memory (session_id, brief summary), which is declared. The main privilege to watch is the 'bypassPermissions' execution mode that can skip checkpoints when the user explicitly requests direct execution; combined with the agent's own tool access this could enable higher-risk actions without interactive confirmation.
Assessment
This skill appears to do what it says: it discovers local Skills (from the listed folders or SKILL_PATH), plans and coordinates them, and merges outputs. Before enabling it: 1) Ensure SKILL_PATH and the local skill folders only contain Skills you trust, because this orchestrator will read SKILL.md files and invoke those Skills. 2) Be cautious about using phrases like "directly execute" or enabling bypassPermissions — that will skip checkpoints and can lead to risky actions if downstream Skills perform deployments or external calls. 3) Confirm your agent's network/OS/tooling permissions — this instruction-only Skill relies on the host agent to actually call ClawHub, invoke sub-agents, or run tools; those capabilities determine real risk. 4) If you need higher assurance, inspect a few discovered SKILL.md files (especially any that claim to perform deployments or external API calls) and confirm they don't request unrelated credentials. If the skill had requested unrelated env vars, network endpoints, or included an installer download, the assessment would change.

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

Runtime requirements

🧭 Clawdis
EnvSKILL_PATH
Config~/.workbuddy/skills, .workbuddy/skills, ~/.claw/skills, .workbuddy/memory
latestvk97bqqq387cnwpqkgqr018pypn84tw0p
114downloads
0stars
4versions
Updated 2w ago
v2.0.2
MIT-0

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
OpenClawopenclaw 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
ClawHubclawhub 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.mdCheckpoint 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-1step-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 namedescriptionlocation 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 planreferences/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;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"直接执行"/"不要问我"/"跳过确认"
✅ 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 "确认执行" 开始,或 "取消" 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。

Comments

Loading comments...