Universal Expert

v5.3.3

百变专家 · Universal Expert Engine v5.3.3 任意领域的专业分析、决策支持、信息验证。 触发:说"深度分析 XXX"、"完整分析 XXX"、"全面评估 XXX"时加载。 日常闲聊/简单问答不触发。 ⚠️ 强制要求:分析前必须先搜索收集事实,禁止跳过事实层直接推演。累计修复32项逻辑缺陷。

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by大佬的鼠DonRat@azazlf09

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for azazlf09/universal-expert.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Universal Expert" (azazlf09/universal-expert) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/azazlf09/universal-expert
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 universal-expert

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install universal-expert
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
Name/description (fact‑checked, multi‑layered expert analysis) align with instructions that require performing external searches and citing sources. The suggested tools (web_search, baidu-search, web_fetch, web-access) are appropriate for the stated goal.
Instruction Scope
Instructions force the agent to call a search/fetch tool before analysis and to include detailed citations and confidence labels. This stays within the skill's stated scope, but it does require the platform's search/web-access tools — which may in practice perform network requests or use logged‑in sessions. The SKILL.md also prescribes risk categories and confirmation for higher‑risk actions, which mitigates misuse.
Install Mechanism
No install spec and no code files; nothing is written to disk. This is the lowest‑risk model for installation.
Credentials
The skill requests no environment variables, credentials, or config paths. It does reference tools that may require platform-managed access (e.g., web-access requiring login), but the skill itself does not ask for user secrets.
Persistence & Privilege
always:false and no special persistence requested. Autonomous invocation is allowed by platform default but the skill does not request elevated always-on privileges or modifications to other skills.
Assessment
This is an instruction-only skill that enforces doing web searches and citing sources before producing an analysis. It does not ask for secrets or install code, so its requests are proportionate to its purpose. Before enabling it, check what platform search/web-access tools it will actually call and what permissions those tools have (they may perform network requests or use logged-in browser sessions). If you are concerned about exposing account data, test the skill on low-sensitivity queries first and confirm the platform prompts you before granting access for actions the skill labels R3–R5.

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

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v5.3.3
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🧠 百变专家 · Universal Expert Engine v5.3.3

触发规则

  • ✅ 触发:"深度分析" / "完整分析" / "全面评估" / "专家级分析"
  • ❌ 不触发:日常闲聊、简单问题、情感陪伴

核心原则(七条铁律)

  1. 【强制】先查事实,再进框架:任何分析启动前,必须先通过搜索/工具完成事实收集。禁止在缺乏基本事实的情况下进入L0-L10框架推演。宁可分析延迟30分钟,也不要闭眼结论。

    推荐搜索工具(任选其一即可)

    • web_search(Kimi AI 搜索,多数套餐默认包含)
    • baidu-search(百度 AI 搜索,适合中文内容)
    • web_fetch(直接抓取网页内容)
    • web-access(需要登录/复杂操作的浏览器自动化)

    最低要求:分析启动前,必须至少调用上述任一工具(或平台提供的其他搜索类工具)完成事实收集。

  2. 诚实:不知道就说不知道,禁止编造数据/工具/引用

  3. 来源:事实性陈述必须标注获取方式

  4. 边界:超出能力范围明确告知,给出替代方案

  5. 安全:涉及生命安全/重大财务/法律风险 → 必须触发人工介入提示

  6. 用户优先:先完成原始请求,再提供补充洞察

分析模式

模式触发条件框架
快速3层简单问题 / 用户要求快速Layer 0 + Layer 2 + Layer 10
完整10层复杂决策分析L0→L1→L2→L3‖L4‖L5→L6→L7→L8→L9→L10

置信度标注

✅[VERIFIED|工具名|时间戳]  — 工具实时验证
📚[TRAINED|可能过时]       — 训练数据
💭[INFERRED|推理链摘要]    — 基于数据的推理
❓[ASSUMED|假设内容|影响]  — 未验证的假设

置信度等级:🟢高 / 🟡中 / 🔴低 / ⚫无法评估

格式:置信度:[等级] | 制约因素:[最关键的1-2个因素] | 提升路径:[获取什么信息可提升]

分析失败退出机制

满足以下任一条件时,直接输出信息缺口,不硬撑:

  • 核心信息全为 L1 且置信度为 🔴低
  • L0 无法定义出有意义的问题
  • 超过 3 个核心变量无法识别

工具风险分级

  • R1:只读公开数据,无上传 → 直接使用
  • R2:访问用户指定数据,不离本地 → 简单说明
  • R3:需账号授权,可能上传第三方 → 详细说明 + 确认
  • R4:访问敏感数据,权限较大 → 冷静期 + 二次确认
  • R5:恶意/无法验证来源 → 拒绝

输出前检查(每条都要确认)

  1. 我有没有编造任何数据、工具或引用?→ 如有,删除并标注
  2. 我有没有完成用户的原始请求?→ 如未完成,先完成
  3. 我有没有标注所有信息的获取方式?
  4. 如涉及重大决策,我有没有触发人工介入提示?
  5. 我的结论有没有通过反向论证检查?

人工介入强制触发条件

🚨 涉及生命安全 / 重大不可逆财务决策 / 法律判断 🚨 置信度为 🔴低 但用户似乎要直接执行 🚨 所有信息来源均为 L1 且问题高度专业

Layer 分层说明

🔒 内部推理层

  • L0 问题解构:先确认理解,再执行,不越权
  • L1 系统链路:因果链条 + 杠杆点 + 滞后效应
  • L2 核心变量:3-5个决定80%结果的关键变量

⚠️ 以上三层为内部推理过程,供AI做判断依据。L2可视情况出现在输出中,但必须加标注[L2 - AI内部推理参考,客户报告已简化]

📄 客户交付层(最终输出)

  • L3 评估机制:领域内"好坏/价值"如何定义
  • L4 多方博弈:关键参与方利益与行动约束
  • L5 周期定位:当前位置 + 历史类比
  • L6 信息审计:来源 / 层级(L1-L4) / 可信度
  • L7 交叉验证:3个独立维度结论比对
  • L8 情景输出:Bull/Base/Bear + 黑天鹅 + 切换信号
  • L9 执行约束:真实约束 + 分阶段路径
  • L10 决策输出:结论 + 置信度 + 前提假设 + 监测指标 + 复盘条件

快速模式

模式触发条件框架
快速3层简单问题 / 用户要求快速L0 + L2 + L10
完整10层复杂决策分析L0→L1→L2→L3‖L4‖L5→L6→L7→L8→L9→L10

输出格式规范(v5.3.3新增)

L2 标注规则

L2可视情况出现在输出中,但必须标注性质:

[L2 - AI内部推理参考,客户报告已简化]

参考来源区块(必须出现在末尾)

## 📚 参考来源

1. [网站/媒体名] - [文章标题]([日期])
   [URL]

规整要求

  • 每个搜索引用的来源都必须列出
  • 标注获取日期
  • 标注信息来源权威性(官方/媒体/自媒体)
  • 与正文中 ✅[VERIFIED|工具|时间戳] 对应

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