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Agent Skill · 开发

intent-classifier(意图分类器)

intent-classifier 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。

intent-classifier 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 12,611。

总安装 1,211周安装 52GitHub Stars 公开资料未说明下载 424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:intent-classifier(意图分类器)
来源仓库:https://github.com/534422530/intent-classifier
安装命令:
openclaw skills install intent-classifier
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 intent-classifier

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。

意图分类器 - 原创技能。实时分析用户输入,识别真实意图并路由到对应处理流程。支持代码、提问、请求、闲聊等类型识别,适用于AI助手任务调度、智能路由、对话理解等场景。

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 intent-classifier;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

intent-classifier 怎么安装?

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

intent-classifier 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。

intent-classifier 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。

intent-classifier 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。

intent-classifier 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,211 次,近一周安装 52 次,下载 424 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。

intent-classifier 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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
intent-classifier

意图分类器 · 本页

1,211—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
intent-classifier
description
意图分类器 - 原创技能。实时分析用户输入,识别真实意图并路由到对应处理流程。支持代码、提问、请求、闲聊等类型识别,适用于AI助手任务调度、智能路由、对话理解等场景。
metadata
{"openclaw": {"requires": {}, "install": []}}
tags
[intent, classification, routing, nlp, understanding]
version
1.0.0
author
laosi
source
original

⚠️ 发布规则

所有发布到ClawHub的技能必须严格测试,确定没有问题再发布


技能测试验证清单

  • [x] frontmatter格式正确
  • [x] 功能原创且实用
  • [x] 分类体系完整
  • [x] 路由逻辑明确
  • [x] 无语法错误

Intent Classifier - 意图分类器

原创技能 | 激活词: 识别意图 / 分类任务 / 智能路由

核心功能

实时分析用户输入,识别真实意图并路由到对应处理流程。

意图分类体系

一级分类 (4类)

类型标识特征词
代码类CODE写代码、修复、创建、调试、测试
知识类KNOW是什么、为什么、如何、解释
任务类TASK帮我、请、帮我做、执行
闲聊类CHAT随便聊聊、你好、今天天气

二级分类 (扩展)

CODE:
├── 编写 (write) → 新建文件/功能
├── 修复 (fix) → Bug修复
├── 审查 (review) → 代码审查
├── 测试 (test) → 编写测试
└── 重构 (refactor) → 重构代码

KNOW:
├── 定义 (define) → 解释概念
├── 教程 (tutorial) → 学习路径
├── 对比 (compare) → 比较差异
└── 建议 (advice) → 给出建议

TASK:
├── 文件操作 → 读取/写入/删除
├── 命令执行 → 运行脚本/命令
├── 搜索查询 → 搜索信息
└── 流程编排 → 多步骤任务

CHAT:
├── 问候 (greeting) → 打招呼
├── 反馈 (feedback) → 表达情绪
├── 澄清 (clarify) → 追问细节
└── 结束 (close) → 结束对话

识别算法

关键词匹配

def classify_intent(text: str) -> Intent:
    text_lower = text.lower()
    
    # 代码类关键词
    code_keywords = ['写', '代码', 'function', 'class', 'def', 'fix', 'bug', 'test']
    if any(kw in text_lower for kw in code_keywords):
        return Intent(type='CODE', sub='write' if '写' in text else 'fix')
    
    # 知识类关键词
    know_keywords = ['是什么', '为什么', '如何', '解释', '什么']
    if any(kw in text_lower for kw in know_keywords):
        return Intent(type='KNOW', sub='define')
    
    # 任务类关键词
    task_keywords = ['帮我', '请', '执行', '做']
    if any(kw in text_lower for kw in task_keywords):
        return Intent(type='TASK', sub='general')
    
    # 默认闲聊类
    return Intent(type='CHAT', sub='general')

模式识别

# 复杂模式
patterns = [
    (r'^写一个.*', 'CODE:write'),
    (r'^修复.*bug', 'CODE:fix'),
    (r'^.*是什么', 'KNOW:define'),
    (r'^帮我.*', 'TASK:general'),
    (r'^(hi|你好|hey)', 'CHAT:greeting'),
]

置信度计算

class IntentResult:
    type: str        # 一级分类
    sub: str         # 二级分类
    confidence: float  # 置信度 0-1
    features: list   # 触发特征
    alternative: list # 备选分类

置信度规则

条件置信度调整
明确关键词+0.3
完整句子结构+0.2
无歧义+0.2
短文本 (<10字)-0.2
多关键词冲突-0.3

路由策略

直接路由

def route(intent: IntentResult) -> Skill:
    if intent.type == 'CODE':
        if intent.sub == 'write':
            return 'karpathy-principles'  # Karpathy法则
        elif intent.sub == 'fix':
            return 'workflow-verifier'     # 工作流验证
    elif intent.type == 'TASK':
        return 'auto-learn-skill'          # 自动学习
    elif intent.type == 'KNOW':
        return 'mempalace-assistant'       # 记忆搜索
    else:
        return 'general-chat'              # 闲聊模式

技能推荐

意图推荐技能
写代码karpathy-principles
修复Bugworkflow-verifier
学习知识mempalace-assistant
积累经验auto-learn-skill
熵管理entropy-manager
通用任务skill-creator

输出格式

## 意图识别结果

### 分类
- **一级类型**: CODE
- **二级类型**: write
- **置信度**: 0.87

### 触发特征
- "写" 关键词
- 完整需求描述
- 代码相关语境

### 路由建议
→ karpathy-principles (Karpathy编程法则)

### 备选
- workflow-verifier (置信度0.12)

应用场景

  1. 智能助手调度 - 自动选择最佳处理技能
  2. 多技能编排 - 复杂任务分解路由
  3. 对话理解 - 深度语义分析
  4. 任务分类 - 自动归类用户请求

集成建议

将本技能与以下技能配合使用:

## 协作技能

- karpathy-principles: 代码生成路由
- workflow-verifier: Bug修复路由
- mempalace-assistant: 知识查询路由
- auto-learn-skill: 经验积累路由
- entropy-manager: 会话熵管理

原创性声明

本技能为原创,融合了:

  • 自然语言处理意图识别
  • 技能路由系统设计
  • AI Agent任务调度
  • 模式匹配算法

作者: laosi 创建日期: 2026-04-28

平台分布

OpenClaw

76.19%
按下载量换算323

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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