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Agent Skill · 效率

compose-methods(撰写方法)

compose-methods 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

compose-methods 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 16,621。

总安装 2,818周安装 114GitHub Stars 公开资料未说明下载 885核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

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:compose-methods(撰写方法)
来源仓库:https://github.com/wangjiaocheng/compose-methods
安装命令:
openclaw skills install compose-methods
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 compose-methods

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

提供清单法与样本法两种内容生成范式。compose-methods 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。指导 AI 按选定方法输出结构化成品。适用于文档、报告和演讲稿等通用写作场景。安装命令:openclaw skills install compose-methods。

不替代领域专业知识,仅提供表达框架支持。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install compose-methods;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

compose-methods 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install compose-methods。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

compose-methods 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

compose-methods 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

compose-methods 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

compose-methods 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,818 次,近一周安装 114 次,下载 885 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

compose-methods 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
compose-methods

撰写方法 · 本页

2,818—权限未标注MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
compose-methods
author
王教成 Wang Jiaocheng (波动几何)
description
通用内容构成方法论技能,提供清单法和样本法两种范式来生成任意类型的结构化成品。当用户要求生成文档、方案、代码、报告、演讲稿、商业计划书等结构化内容,且明确提到清单法、样本法、组件、样本、模板、模仿等关键词,或要求生成结构化成品但未指定生产方式时触发。此技能不替代领域专业技能,而是在用户选择后指导AI执行对应的构成工作流。

Compose Methods — 清单法与样本法

核心理念

任何成品都可以通过两种基本范式生成:

范式原理类比
清单法成品 = 基本组件的组合搭积木:先有零件清单,再逐项组装
样本法成品 = 对样本的模仿产出临摹:先有范本,再依样产出

方法选择

用户决定使用哪种方法。 触发后,向用户展示选择:

用户要求生成「{成品类型}」,请选择构成方式: | | 清单法 | 样本法 | |---|--------|--------| | 方式 | 列出组件清单 → 逐项填充 → 组装 | 获取样本 → 分析结构风格 → 模仿产出 | | 适合 | 结构明确、组件清晰的成品 | 有高质量同类样本可参考的成品 | | 输入 | 组件清单(用户直接提供 / AI提议确认 / 网络搜索) | 样本模板(用户直接提供 / 网络搜索) |

用户可任选其一,也可明确指定两种方法结合使用(如样本法定框架 + 清单法填内容)。未经用户确认,不得自动组合。

清单法工作流

1. 确认成品目标

明确用户要生成什么类型的成品,确定成品的用途、受众、规模。

2. 构建组件清单

按优先级获取清单:

优先级来源操作
1用户直接提供用户在对话中给出清单
2AI 提议AI 根据成品目标生成清单草案,请用户确认或修改
3网络搜索AI 搜索同类成品的通用组件结构

清单要求:

  • 覆盖成品的全部必要组成部分,不遗漏
  • 每个组件有明确的定义和范围
  • 组件间无重叠、无歧义
  • 标注组件间的依赖关系和组装顺序

3. 逐项填充

按清单顺序逐项生成每个组件的内容:

  • 用户直接提供该组件内容
  • AI 根据组件定义和成品目标生成内容
  • 网络搜索获取该组件相关的专业素材

4. 组装成品

将所有组件按清单结构组装为完整成品,确保:

  • 组件间衔接自然流畅
  • 整体风格和调性统一
  • 符合成品目标的所有要求

5. 用户审核

向用户展示成品,请用户审核并确认是否需要调整。

样本法工作流

1. 确认成品目标

明确用户要生成什么类型的成品,确定成品的用途、受众和期望风格。

2. 获取样本

按优先级获取样本:

优先级来源操作
1用户直接提供用户上传样本文件或在对话中粘贴样本内容
2网络搜索AI 搜索同类高质量样本

样本选择原则:

  • 与目标成品类型一致
  • 质量高、结构完整、风格明确
  • 成品内容庞大时,优先使用中间产物作为样本(如大纲、结构模板、段落框架、目录结构),而非完整的最终成品
  • 样本应涵盖目标成品需要模仿的核心特征

3. 分析样本

解析样本的四个核心维度:

维度分析内容
结构整体框架、章节/段落组织方式、层级关系
风格语言风格、表达方式、语气调性、专业术语使用
逻辑内容编排逻辑、论证方式、信息密度
格式排版格式、标题层级、列表样式、视觉元素

将分析结果整理为「样本特征摘要」,供后续模仿产出参考。

4. 模仿产出

基于样本特征摘要,产出目标成品:

  • 保持样本的结构框架和编排逻辑
  • 保持样本的风格和调性
  • 用目标成品的实际内容替换样本内容
  • 确保整体连贯性和一致性

5. 用户审核

向用户展示成品,请用户审核并确认是否需要调整。

网络搜索策略

当需要通过网络搜索获取清单或样本时:

  1. 构造精确搜索词:使用「成品类型 + 模板/结构/范例/样本/清单」的组合
  2. 优先搜索来源:

- 行业标准文档 - 专业机构发布的模板 - 高质量公开范例 - 知名平台的同类内容

  1. 验证搜索结果:确认获取的清单/样本质量是否达标,不达标则重新搜索
  2. 尊重版权:模仿产出时不直接复制样本内容,仅借鉴结构和风格

与其他技能的关系

此技能是方法论层技能,不替代领域专业技能:

  • 当用户要求生成文档时,此技能指导构成方式,文档专业技能(如 docx/pdf 技能)处理具体文件格式
  • 当用户要求生成代码时,此技能指导构成方式,具体编码由 AI 通用能力处理
  • 当用户要求生成演示文稿时,此技能指导构成方式,pptx 技能处理具体格式

此技能只定义"如何组织内容",不定义"如何输出格式"。

平台分布

OpenClaw

92.14%
按下载量换算815

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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