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Agent Skill · 效率

label-system(标签系统)

label-system 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。

label-system 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 16,556。

总安装 2,832周安装 118GitHub Stars 公开资料未说明下载 944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:label-system(标签系统)
来源仓库:https://github.com/dluolan/label-system
安装命令:
openclaw skills install label-system
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 label-system

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。

构建领域业务标签体系,按业务阶段与场景对拆分知识问答进行精准分类与打标,提升知识检索效果。

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 label-system;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

label-system 怎么安装?

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

label-system 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。

label-system 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。

label-system 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。

label-system 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,832 次,近一周安装 118 次,下载 944 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。

label-system 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
label-system

标签系统 · 本页

2,832—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

SKILL.md - 领域标签体系构建

构建领域业务标签体系,用于对拆分后的问答对及用户意图打标,配合事项分类体系实现"标签匹配→缩小召回范围→检索重排"的知识检索提升。

使用场景

当用户提供一份包含源知识的 Excel 文件(3个Sheet:信息导出/问答导出/拆分后的知识),要求你:

  1. 基于源知识构建该领域的业务标签体系
  2. 对拆分后的问答对进行打标
  3. 指正拆分不当的知识

核心概念

业务标签

  • 定义:表征知识属于什么业务阶段/场景,回答"这是关于什么业务的问题"
  • 层级:不固定三级,由知识细粒度决定——如果该领域知识集中在某一类场景,可只到二级;如果领域知识覆盖多个阶段/场景,则扩展到三级或更深
  • 本质:为知识打标服务,标签颗粒度要与知识颗粒度匹配

事项分类(独立体系,13类)

  • 定义:表征用户意图是什么问题类型,回答"用户在问什么"
  • 层级:固定13类,不扩展
  • 核心区分:事项分类判断的是咨询内容的类型(材料/流程/时限/渠道等),业务标签判断的是业务阶段
维度业务标签事项分类
本质这是什么业务用户在问什么
层级不固定固定13类
作用匹配业务范畴判断意图类型
扩展随领域增加而扩展不扩展

执行流程

第一步:理解领域背景

在开始打标之前,向用户确认:

  1. 领域名称是什么?
  2. 该领域核心业务有哪些?(如公积金领域=缴存/提取/贷款/转移等)
  3. 有没有已有的领域标签体系可以参考?(如果用户之前构建过类似领域,可以复用结构)

第二步:分析源数据结构

读取 Excel 文件,重点分析以下字段:

Sheet重点字段分析目的
信息导出信息标题、正文内容、信息分类(三级归口)理解源知识覆盖了哪些业务场景
问答导出问答标题、问答答案理解QA对的知识结构
拆分后的知识信息标题、问题、答案分析拆分粒度是否合理,标签是否匹配

分析要点:

  • 信息标题 → 反映该知识属于哪个业务环节
  • 正文内容/答案 → 理解知识覆盖的具体场景
  • 信息分类 → 参考已有的分类体系
  • 问句内容 → 判断用户意图,决定打标维度

第三步:构建业务标签体系

根据源知识内容,按以下逻辑构建:

1. 确定二级领域(可选) 如果该领域跨度大(如同时包含"中国公民业务"和"外国人业务"),先按主体区分二级领域。

2. 确定业务阶段(一级标签) 围绕该领域从起点到终点的业务流程阶段划分一级标签。

3. 细化场景标签(二级/三级标签) 在每个业务阶段下,根据知识的具体场景进一步细分。

标签构建原则
原则说明
知识颗粒度决定标签层级如果某一业务阶段的知识高度集中在某一场景,标签到二级即可;如果覆盖多个场景,则扩展到三级
互斥性同一级标签之间应互斥,不重叠
完整性覆盖该领域的主要业务场景,有明确归属的知识都能找到对应标签
可打标性标签颗粒度要与知识颗粒度匹配,确保大多数知识能有明确归属

第四步:打标执行

标准打标规则

窗口信息类问答归类(易错!易打入错误标签!):

问题类型应归入标签
"办理地点/时间/是否支持在线办理"办理流程与查询-窗口与办理点查询
"咨询电话/监督投诉电话"配套服务与咨询-咨询与投诉渠道
"办理时限/承诺时限/法定时限"办理费用与时限-办理时限咨询
"收费标准/收费依据"办理费用与时限-证件收费标准
"需要哪些材料"对应业务阶段的材料准备标签
"服务对象是谁/受理条件是什么"证件申办-申请资格咨询
"办理流程是什么"办理流程与查询-窗口与办理点查询
"如何咨询/如何投诉"配套服务与咨询-咨询与投诉渠道
"审批结果/法律依据"其他问答(兜底)

注意事项:

  • 窗口信息不应打入业务主标签(如"签证类型选择""团队旅游签注办理"),而应归入对应窗口/配套标签
  • 中国公民业务和外国人业务的窗口信息,标签前缀不同
  • 同一来源拆分出的窗口信息,应保持归类一致性
打标优先级
  1. 有明确业务归属的 → 打对应业务标签
  2. 窗口信息类 → 按窗口信息归类规则处理
  3. 确实无明确归属的 → 打入"其他问答"兜底

第五步:指正拆分问题

对拆分粒度或内容有问题的知识进行标注:

问题类型处理方式
信息标题与问题内容不匹配指出错误来源
同一信息拆分出过多无区分度问答建议合并(如多个窗口信息逐条拆出)
拆分与源信息正文不对应指出来源核实问题
混入非本领域知识标注应剔除

输出物

1. 标签体系文档

结构:

# [领域]领域标签体系

> 基于源知识文件构建,用于...

## 一、领域划分
## 二、标签体系
### 领域一:XXX
#### 1. 业务阶段A
- 标签1
- 标签2
...
### 领域二:XXX
...
## 三、标签与事项分类的区分说明
## 四、拆分知识校验意见
## 五、标签应用示例

2. 打标结果(Excel)

在原Excel基础上增加"业务标签"列,对每条问答标注对应标签。


常见问题

Q:标签层级是固定三级吗? A:不是。标签层级由知识细粒度决定。如果该领域知识集中在某一类场景,可只到二级;如果覆盖多个阶段/场景,则扩展到三级或更深。参考公积金领域标签体系。

Q:窗口信息和业务标签冲突时以哪个为准? A:窗口信息有独立的归类规则,不应打入业务主标签。例如"外国人签证的办理地点在哪里",应打"窗口与办理点查询",而非"签证与居留办理"。

Q:两个标签体系同时打标吗? A:业务标签和事项分类是独立的两套标签体系,从不同维度对知识进行标注,匹配时也是独立匹配,互不冲突。

Q:知识拆分粒度不合理怎么办? A:在标签体系文档的"拆分知识校验意见"章节中指正,说明问题类型和处理建议。

平台分布

OpenClaw

73.69%
按下载量换算696

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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