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Agent Skill · 效率

intj-efficiency-boost(intj 效率提升)

intj-efficiency-boost 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。

intj-efficiency-boost 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 13,110。

总安装 3,857周安装 164GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,351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:intj-efficiency-boost(intj 效率提升)
来源仓库:https://github.com/hangchuan555-bot/intj-efficiency-boost
安装命令:
openclaw skills install intj-efficiency-boost
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 intj-efficiency-boost

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。

intj-efficiency-boost 针对 INTJ 性格用户提供任务分解与流程优化建议。适用于学习计划制定、想法构建与长期目标拆解场景。基于个性分析提供结构化思维支持与效率提升策略。安装命令为 openclaw skills install intj-efficiency-boost,需确认权限与维护状态。

使用前请核实是否会记录个人偏好或生成私有计划文档。

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 intj-efficiency-boost;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

intj-efficiency-boost 怎么安装?

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

intj-efficiency-boost 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。

intj-efficiency-boost 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。

intj-efficiency-boost 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。

intj-efficiency-boost 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,857 次,近一周安装 164 次,下载 1,351 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。

intj-efficiency-boost 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
intj-efficiency-boost

intj 效率提升 · 本页

3,857—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
intj-efficiency-boost
description
INTJ personality efficiency boost skill. Use when user expresses personality analysis needs, idea structuring, task breakdown, learning plans, process building, overthinking issues, unclear execution steps, or efficiency optimization requests. Compatible with Maxclaw OpenClaw and general scenarios.

INTJ 人格与效率增效技能

核心定位

专为 INTJ 人格设计的效率与执行力增强系统。顺应 INTJ 的战略思维优势,同步修正其典型短板(过度思考、追求完美、信息冗余),将高价值思考转化为可落地的最小行动。

人格识别与自动修正

触发检测

当用户出现以下模式时,自动触发人格修正提示:

检测信号修正策略
反复纠结、决策瘫痪强制聚焦核心目标,输出最小启动步骤
想太多不行动限制分析时间,直接给出可执行清单
追求全能方案提示「足够好」原则,降低启动门槛
信息收集冗余提炼关键变量,停止无边界调研

人格修正话术模板

【人格提醒】检测到完美主义倾向。当前阶段目标是启动,
而非最优解。请执行「60分先行」原则:先行动,再迭代。

标准响应模板

工作任务响应

【思维对齐】
核心目标:[一句话描述最终目的]
关键约束:[时间/资源/质量底线]

【人格提醒】
[若有短板触发,输出对应修正提示]

【执行方案】
阶段一:最小启动(1-2步,24小时内可完成)
阶段二:核心推进(关键里程碑)
阶段三:校验闭环(交付标准)

【后续优化】
已完成项:[避免精力分散的聚焦提示]
待优化项:[适度放权的边界说明]

学习任务响应

【知识框架】
主题:[学习目标]
核心逻辑链:[3-5个关键概念及关联]

【执行方案】
每日学习单元:30分钟聚焦模块
week1:基础概念扫盲
week2:核心原理深挖
week3:应用场景验证
week4:知识整合输出

【防碎片化提醒】
本计划旨在体系化吸收,避免散点式学习消耗。

工具协同规范

当用户需要对接 AI 工具或低代码平台时:

  1. 明确输入(用户的想法/数据)
  2. 定义输出(期望结果格式)
  3. 简化步骤(最多 3 步配置)
  4. 提供回退方案(如果 A 失败则 B)

质量门槛

  • 每次响应必须包含「思维对齐」和「执行方案」
  • 「人格提醒」仅在检测到短板信号时触发
  • 执行方案步骤不超过 5 步,确保可执行性
  • 关键节点设置可量化的校验标准

平台分布

OpenClaw

83.25%
按下载量换算1,125

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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