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Agent Skill · 开发

instructor-structured-output(讲师结构化输出)

instructor-structured-output 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

instructor-structured-output 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 11,246。

总安装 1,872周安装 78GitHub Stars 公开资料未说明下载 624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
0.1.0

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:instructor-structured-output(讲师结构化输出)
来源仓库:https://github.com/tangweigang-jpg/instructor-structured-output
安装命令:
openclaw skills install instructor-structured-output
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 instructor-structured-output

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

通过 Pydantic 模型实现 LLM 输出的结构化类型化转换。支持 20 个主流 LLM 提供者的 schema-aware 参数注入。适用于需要强类型保证的开发场景,如 API 响应解析。

安装命令:openclaw skills install instructor-structured-output,适用于 OpenClaw。需配合具体模型使用,注意兼容性和版本依赖问题。

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 instructor-structured-output;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

instructor-structured-output 怎么安装?

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

instructor-structured-output 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。

instructor-structured-output 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

instructor-structured-output 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。

instructor-structured-output 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,872 次,近一周安装 78 次,下载 624 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。

instructor-structured-output 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
instructor-structured-output

讲师结构化输出 · 本页

1,872—需要联网MIT-0有提醒

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
instructor-structured-output
description
|-
Instructor
declare a Pydantic BaseModel and receive a typed instance back from any of 20 LLM providers. Core mechanism is a monkey-patch (instructor.patch / from_*) that intercepts create(), injects schema-aware kwargs, runs the call inside a tenacity retry loop, and rewrites fa
license
MIT-0
compatibility
AI engineering knowledge skill — host AI consumes seed.yaml directly. No installation required.
metadata
version
v0.1.0
blueprint_id
finance-bp-139
blueprint_source
jxnl/instructor
blueprint_commit
3f1d6ddb084b8a0da3eb0665051293d381383b41
category
ai-engineering
doramagic_url
https://doramagic.ai/zh/crystal/instructor-structured-output
openclaw
skillKey
instructor-structured-output
category
ai-engineering
primaryEnv
knowledge

这个 skill 适合什么用户?能做哪些任务?

概览

Instructor 是把 Pydantic BaseModel 直接绑到 LLM 输出的 Python 框架(github.com/jxnl/instructor)。核心机制:monkey-patch(instructor.patch / instructor.from_*)拦截 provider client 的 create() 调用,注入 schema-aware kwargs,在 tenacity 重试循环里跑,验证 JSON 响应到模型,ValidationError 时把 failed_attempts 作为 XML 重写 prompt 再试。

支持 20 个 provider...

Doramagic 晶体页: https://doramagic.ai/zh/crystal/instructor-structured-output

知识规模

  • 47 条约束 (4 fatal + 43 non-fatal)
  • 上游源码: jxnl/instructor @ commit 3f1d6ddb
  • 蓝图 ID: finance-bp-139

用法

Host AI(Claude Code / Cursor / OpenClaw)读 references/seed.yaml,按其中的:

  • intent_router 匹配用户意图
  • architecture 理解项目架构
  • constraints 应用 anti-pattern 约束
  • business_decisions 参考核心设计决策

FAQ 摘要

这个 skill 适合什么用户?能做哪些任务?

适合需要从 LLM 拿到强类型结构化输出的工程师:信息抽取、表单解析、JSON API 直接返回 Pydantic 模型、agent 工具调用参数解析等。20 个 provider 一致 API。访问 doramagic.ai/r/instructor 查看完整用例。

需要准备什么环境?依赖什么?

Python 3.9+(instructor 在 pyproject 中声明 >=3.9)。Pydantic v2 事实上必须(function_calls.py 用 model_validate_json + TypeAdapter,都是 v2-only,v1 在 Partial 路径上 AttributeError)。

会踩哪些坑?这个 skill 怎么防护?

本 skill 内置 47 条约束(4 条 fatal)。典型踩坑:(1) failed_attempts XML 每次重试线性增长,max_retries=5 可超 context window;(2) from_openai 的 mode 验证用 assert,python -O 下静默剥离;


完整文档: 见 references/seed.yaml (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/instructor-structured-output

平台分布

OpenClaw

89.22%
按下载量换算557

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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