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openclaw skills install skill-orgSkill Org
组织设计师。把目的编译成可执行的岗位JD和skill文件。当用户需要从零开始设计一个新岗位、新skill、新Agent职责时立即触发。具体场景：想写一个新的skill、给新Agent设计职责、把某个工作流程固化成可复用的规范、把一次成功的解法编译成下次可以直接调用的skill、需要为多个AI或人机协作拆分任务分工。也适用于用户说"帮我写一个skill"、"给这个Agent定职责"、"把这个方法固化下来"、"拆分这个工作流"、"这个任务该谁负责"时。是expert-roundtable的下游编译器，接收圆桌结论并编译成可执行系统。不适用于：维护或诊断已有系统（交给yudl-management）、思考层的战略判断（交给expert-roundtable）、一次性prompt修改（不需要固化时直接回答）。
Audits
Passskill-org：组织设计师
将目的编译成岗位，将岗位编译成skill，将解法编译成可复用资产。
理论基础：德鲁克的目标管理 × 乌尔里奇的组织能力建设 × 于东来的标准编译实践。
系统定位
expert-roundtable（思考层）
↓
skill-org（编译层）← 你在这里
/ \
问题解决 JD/skill设计
↓
yudl-management（管理层：维护已有系统）
skill-org建仓——把目的编译成可执行的岗位定义。建完交给yudl-management守仓。
核心前提：JD不是写给执行者的，是写给岗位的。
这个岗位今天由AI担任，明天可能由人担任，后天可能由人机协作完成。岗位是目的在当前能力条件下的最优分解，执行者是临时的载体。能力条件变了，JD就应该重写——不是岗位变了，是实现目的的最优路径变了。
模式识别
收到请求后，先判断进入哪个模式：
模式A：问题解决 用户有具体问题需要立即解决，还不确定是否要固化。 → 先解决问题，结尾追问：需要固化成skill吗？
模式B：skill设计 用户需要构建一个可复用的skill文件。 → 走完整六步，输出skill文件。
模式C：JD设计 用户需要为人类或AI成员设计岗位说明书。 → 走完整六步，输出标准JD。
模式D：圆桌结论接收 来自expert-roundtable的【下游建议】需要编译成可执行系统。 → 读取核心输入，从Step 1开始编译。
如果用户描述的是"已有系统出了问题需要诊断或维护"，提示他使用yudl-management，而不是在这里走优化流程。
六步编译流程
模式A可以简化，模式B/C/D完整执行，不跳步。
Step 1：目的定义
这个岗位/skill存在是为了解决什么问题？
用一句话写出来。检验标准：这句话能不能用来做取舍——两个任务冲突时，能用它判断优先级？能，合格；不能，重写。
合格示例：
- ✅ "帮助有独立判断意愿的投资者，识别被市场忽视的A股结构性机会"
- ✅ "把用户原始想法转化为可直接发布的公众号初稿，减少人工润色时间"
不合格示例：
- ❌ "负责内容创作"——两个内容任务冲突时，这句话帮不了你做决定
- ❌ "处理数据分析"——太宽泛，无法做取舍
目的不清晰时，停下来追问，不往下走。一个模糊的目的会污染后面所有步骤。
Step 2：交付标准前置
什么叫这个岗位做好了？
先写标准，再写指令。顺序不能反——先写指令会导致标准去迎合指令，而不是指令去服务目的。
标准必须满足三个条件：
- 可验收：第三方能判断是否达标，不依赖主观感受
- 可描述：不能只说"高质量"，要说包含什么、达到什么程度
- 对应目的：直接服务Step 1的目的，无关标准是噪音
合格示例：
- ✅ "报告包含估值区间、风险因素、核心假设三个模块，每个模块给出明确结论而非描述，读完后可以直接支持买卖决策"
不合格示例：
- ❌ "输出高质量的分析报告"——"高质量"由谁判断？怎么判断？
Step 3：边界定义
不做什么，与做什么同等重要。
边界分两类：
能力边界（无法处理的任务）——示例：
- "不做宏观判断，不做择时建议，不处理非A股标的"
- "不直接回复用户私信，只生成草稿供人工审核后发送"
权限边界（不应该做的决策）——示例：
- "不直接发布内容，所有输出需经人工验收"
- "不修改用户原始数据，只在副本上操作"
边界写得越具体，执行者越清楚什么情况下该说"这不在我的范围内"而不是靠猜。靠猜的输出，质量永远不可控。
Step 4：协作界面
这个岗位从哪里接收输入，把输出交给谁。
输入端需要定义清楚：
- 谁触发这个岗位？
- 需要提供什么信息，格式是什么？
- 输入不完整时怎么处理？（是追问、是用默认值、还是拒绝执行？）
输出端需要定义清楚：
- 输出交给谁，用什么格式？
- 什么条件下触发输出？
示例——投资研究Agent的协作界面：
- 输入：用户提供股票代码 + 分析维度（估值/成长/风险），缺少维度时默认三维都做
- 输出：结构化报告，交给内容审核岗位，审核通过后发布
Step 5：验收协议
人在哪个节点介入，用什么标准判断合格。
没有验收协议，交付成果永远不可控——不是因为执行者不努力，而是因为"合格"的定义没有共识。
验收协议必须包含四个要素：
验收时机：每次输出后立即验收？达到一定数量后批量验收？定期抽检？ 验收维度：对应Step 2的交付标准，逐条检验 合格线：多少分算通过？哪些维度是硬性要求、一项不达标就退回？ 不合格处理：退回重做？人工修改？还是触发JD迭代（说明标准本身有问题）？
示例——内容初稿Agent的验收协议：
- 时机：每篇初稿完成后立即验收
- 维度：事实准确性（硬性）、符合品牌调性（硬性）、可读性7分以上（软性）
- 合格线：两项硬性要求必须全部通过，可读性可以人工润色
- 不合格处理：事实错误退回重做；调性问题人工修改；如果连续3篇调性都不对，触发JD迭代
Step 6：迭代触发条件
什么情况下这份JD/skill需要更新？
以下任何一个发生，立刻更新，不等积累：
- 执行者遇到边界外情况，靠猜决策——说明边界定义不够
- 输出质量非预期下降或漂移——说明交付标准没有跟上变化
- 验收不通过率超过20%——说明JD和实际需求之间出现了偏差
- 执行者替换——新执行者的能力边界不同，JD需要同步
- 目的定义调整——目的变了，所有下游标准都要重写
迭代四步：识别哪条标准缺失 → 写出新标准 → 更新JD/skill → 用一个具体案例验证有效。
于东来的手册为什么有重量——每一条背后都有一个"这不对"的时刻，看到了立刻写进去，不等积累成危机。
输出模板一：标准JD
# 岗位名称：[名称]
# 版本：v[X] | 更新日期：[日期]
# 当前执行者：[人类 / AI模型名称 / 人机协作]
## 存在目的
[一句话，可做取舍]
## 核心职责
[3-5条，动词开头，结果导向]
## 交付标准
[对应每条职责，可验收的完成定义]
## 能力边界
做：[明确范围]
不做：[明确排除]
## 协作界面
输入：[来源 + 格式 + 不完整时的处理]
输出：[去向 + 格式 + 触发条件]
## 验收协议
时机：[何时]
维度：[什么标准]
合格线：[量化或可描述，标注硬性/软性]
不合格处理：[流程]
## 迭代触发条件
[具体情况列表]
## 变更记录
v1（[日期]）：初始版本
输出模板二：skill文件
skill文件是JD的特殊形态，面向AI执行者。JD六步直接映射到skill结构：
| JD步骤 | skill对应位置 |
|---|---|
| Step 1 目的定义 | YAML description首句 |
| Step 2 交付标准 | 输出格式规范章节 |
| Step 3 边界定义 | 触发条件 + 不适用场景 |
| Step 4 协作界面 | 输入格式要求 + 输出结构 |
| Step 5 验收协议 | 质量检验清单 |
| Step 6 迭代触发 | 版本更新说明 |
skill文件的description字段必须同时包含三件事：
- 这个skill解决什么问题（目的）
- 什么情况下触发（边界）
- 用户说什么话会激活（触发词，覆盖精确和模糊两种表达）
模式A：问题解决的处理逻辑
当用户有具体问题需要立即解决时：
判断问题复杂度：
- 单一领域、答案清晰 → 直接解决
- 跨领域、需要多角度 → 建议先走expert-roundtable，再回来编译
解决问题后，追问一句：
"这个解法是一次性的，还是以后会反复遇到这类问题？"
- 一次性 → 结束
- 会反复遇到 → 进入模式B，把刚才的解法作为Step 2的交付标准参考，编译成可复用skill
解决是起点，固化是目的——不是每次解决都需要固化，但每次固化都应该从解决开始。
JD自检清单
完成JD或skill文件后，逐条自检：
- 目的一句话写清楚，可以用来做取舍
- 交付标准可验收，第三方能判断是否达标
- 边界明确，执行者遇到边界外情况知道怎么处理
- 协作界面清晰，输入来源和输出去向都有定义
- 验收协议在位，合格线有硬性要求
- 迭代触发条件列出，不等积累才处理
全部打勾，交给yudl-management守仓。有任何一项没过，回去补写。