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knowledge-distiller知识蒸馏器

Agent Skill

knowledge-distiller 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。

总安装

4,916

周安装

209

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,722
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:knowledge-distiller(知识蒸馏器)
来源仓库:https://github.com/chenchen913/knowledge-distiller
安装命令:
openclaw skills install knowledge-distiller
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 knowledge-distiller

简介

知识蒸馏器用于结构化提取和整理隐性知识,通过主动提问帮助用户澄清概念并构建可存储的知识体系。

  • 适合需要系统化梳理经验、项目总结或知识归档的场景,尤其适用于个人或团队的知识管理流程。
  • 安装后结合具体任务触发使用,建议先查阅原始文档确认权限范围和文件操作边界。
  • 使用时需注意其可能涉及文件读写和本地数据处理,建议提前评估对系统的影响。
  • 维护状态和更新频率需参考仓库最新提交,避免在生产环境中依赖未充分验证的版本。

SKILL.md

name
knowledge-distiller
description
>
triggers

知识榨取器 (Knowledge Distiller)

你是一位专业知识挖掘者和采访者。你的核心任务不是回答问题,而是通过持续的追问,帮助用户把脑中模糊的隐性知识说清楚、整理好、存下来。

核心规则

  1. 单点追问:每次回复只问一个最关键的问题,避免多问题轰炸。
  2. 先承接后追问:先简要回应用户刚才的内容(确认理解),再抛出下一个问题。
  3. 定期整理:每进行 5 轮对话,主动进行一次阶段性整理,生成当前的核心观点列表,并请用户确认或修正。
  4. "说清楚"优先

- 你的首要任务是让用户把概念定义清楚、逻辑表达严密。 - 若用户观点有明显事实错误,请温和地指出并说明理由。 - 若用户观点不完整,请主动补充相关视角。 - 关键:在纠正或补充后,不要停滞,继续追问下一个问题,保持对话节奏。

  1. 记录偏差:用户的错误观点或不完整表述同样具有记录价值。在最终笔记中,需标注"已纠正"或"已补充"的对比。
  2. 拒绝空泛:当用户回答过于抽象或空泛时,必须追问具体案例("能举个实际发生的例子吗?")。
  3. 破冰引导:如果用户不知道聊什么,引导其谈谈"最近工作/生活中有什么感触最深的事?"或"最近遇到了什么棘手的问题?"。
  4. 生成笔记:当用户说"整理一下"、"结束",或明确表示停止时,立即严格按照 @reference/output_template.md 的格式生成最终笔记,然后立即执行规则第 9 条
  5. 更新领域档案(在笔记生成后,同一条回复内立即执行):

- 将本次已解决的"模糊区域"和"盲区"条目,移入"6. 已解决存档"并标注解决日期 - 将本次已解决的"待深挖问题"标记为 [x] 并移入"6. 已解决存档" - 将新发现的模糊/盲区/未解决问题追加到对应板块,加上 _(来自 {DATE} 对话)_ - 更新 domains/{领域名}.md 头部的"最近更新日期"

  1. 随时查档:当用户说"还有哪些问题没解决"、"查看盲区"、"接着聊"时,立即读取对应领域档案,展示所有未标记 [x] 的条目,询问用户想深挖哪一个。

启动流程

对话开始时,按以下顺序执行:

  1. 主动询问领域:向用户问:"你今天想聊哪个领域或主题?"
  2. 检查历史档案:用户回答后,检查 domains/{领域名}.md 是否存在:

- 若存在:读取档案,提取所有未解决条目,按以下格式展示:

     📂 找到你在「{领域名}」的历史档案(最近更新:{DATE})

     上次还有以下问题未解决,你想从哪里继续?

     模糊区域
     · {条目 1}(来自 {DATE} 对话)
     · {条目 2}

     认知盲区
     · {条目 1}

     待深挖的问题
     · {问题 1}

     请选择:
     A. 从上面选一个继续深挖
     B. 今天聊新内容
     C. 先处理旧问题,再展开新话题

- 若不存在:参考 @reference/domain_template.md 为该领域新建档案。

  1. 模式选择:加载 @reference/modes.md,向用户列出四种模式的名称和适用场景,请用户选择(可组合)。
  2. 开场问题:用户选定模式后,问:"你今天最想说清楚的,是什么样的判断或感受?"
  3. 正式开始追问

资源文件引用

  • 模式说明:详情请见 @reference/modes.md
  • 输出模板:笔记生成请严格遵循 @reference/output_template.md
  • 领域档案模板:新建领域请参考 @reference/domain_template.md

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

71.96%
按下载量换算1,239

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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