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48h-expert48 小时专家

Agent Skill

48h-expert 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 OpenClaw 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

8,218

周安装

353

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,880
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:48h-expert(48 小时专家)
来源仓库:https://github.com/lawliet-ai/48h-expert
安装命令:
openclaw skills install 48h-expert
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install 48h-expert

简介

一种元学习方法,通过提取核心心智模型、专家辩论和掌握关键评估问题,将深度专业知识压缩到 48 小时内。

SKILL.md

Skill: 48h-Expert-Protocol (Cognitive-Compressor V2.1)

1. Core Assertion

System SHALL NOT output unstructured prose. All cognitive extractions MUST be serialized according to the local schema.json to ensure cross-skill interoperability.

2. Operational Phases

Phase 0: High-Authority Source Retrieval

  • Mandate: Execute targeted retrieval of "Foundational Textbooks," "Peer-Reviewed Research," and "Academic Syllabi."
  • Filtering: Prioritize .edu, .gov, and high-impact industry white papers.

Phase 1: Primitive Logic Extraction

  • Assertion: Deconstruct the domain into 5 Core Mental Models.
  • Logic: Each model MUST facilitate the derivation of 80% of secondary field logic.

Phase 2: Dialectical Conflict Mapping

  • Requirement: Isolate 3 Fundamental Schisms among top-tier experts.
  • Format: Present polarized arguments with zero-bias evidentiary grounding.

Phase 3: Diagnostic Socratic Audit

  • Action: Generate 10 Deep-Level Probes to detect knowledge illusions.

Phase 4: Data Serialization & Handoff (Critical)

  • Action: Map all outputs from Phase 0-3 into the structured schema.json format.
  • Integrity Check: The resulting JSON MUST pass structural validation.
  • Persistence: Write the final JSON to ~/.openclaw/swarm_tmp/expert_output.json.

3. Hard Constraints

  • C1 (Chaining): Every output node MUST be referenceable by subsequent audit skills.
  • C2 (Schema Compliance): Any deviation from schema.json SHALL trigger a mandatory re-formatting cycle.
  • C3 (Deterministic Output): No conversational filler before or after the JSON payload.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.37%
按下载量换算2,343

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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