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openclaw skills install @wangjiaocheng/atomic-knowledge-explainer原子知识讲解技能,将复杂知识分拆成原子概念,原子概念生成完整讲解,默认只展示概念关联结构但用户可以要求展示完整讲解。6域30种任务。触发词:原子概念、知识讲解、概念分拆、概念关联、知识结构、meta-skill-system。
openclaw skills install @wangjiaocheng/atomic-knowledge-explainer本技能是一个原子概念知识讲解器技能,提供将复杂知识分拆为原子概念并生成完整讲解的能力。
原子知识讲解技能能够将复杂知识分拆为原子概念,每个原子概念生成完整讲解,默认只展示概念关联结构但用户可以要求展示完整讲解。
| 维度 | 评分 | 说明 | 执行框架映射 |
|---|---|---|---|
| R1 信息密度 | 高 | 需要分析复杂知识的结构 | S和C权重高 |
| R2 创造性 | 中 | 需要设计讲解的方式 | A权重中等 |
| R3 交互性 | 高 | 需要与用户确认知识需求 | I权重高 |
| R4 规范性 | 中 | 讲解需要清晰易懂 | G权重中等 |
| R5 迭代性 | 中 | 可能需要迭代优化讲解 | 循环中等 |
第一层:原子知识讲解清单 + 依赖拓扑 → references/atomic-knowledge-explainer-catalog.md
第二层:方法论要求清单 → references/atomic-knowledge-explainer-requirements.md
第三层:方法论范本库 → references/exemplars.md
references/atomic-knowledge-explainer-catalog.md,获取域分类、依赖拓扑、元操作映射提示references/atomic-knowledge-explainer-requirements.md 获取组件清单;如需样本法,读取 references/exemplars.md 获取范本统一执行流程:收到任务后按5步执行——
按使用流程组织,共6域30种方法论执行任务:
| 域 | 任务数 | 典型任务 |
|---|---|---|
| M0 任务域协调域 | 4 | 任务域选择、执行顺序确定、结果整合、深化路由 |
| M1 知识分析域 | 5 | 知识识别、知识分解、知识依赖、知识验证、知识报告 |
| M2 原子概念拆解域 | 6 | 概念识别、概念定义、概念分类、概念验证、概念优化、概念报告 |
| M3 概念关联设计域 | 5 | 关联设计、关联定义、关联验证、关联优化、关联报告 |
| M4 讲解生成域 | 5 | 讲解构建、讲解验证、讲解优化、讲解整合、讲解报告 |
| M5 结果交付域 | 5 | 结果完整性验证、响应速度优化、用户满意度评估、改进建议、持续优化 |
域间逻辑流:M0 → M1 → M2 → M3 → M4 → M5