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Agent Skill · 效率

maozedong-methodology-expert(毛泽东方法论专家)

maozedong-methodology-expert 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。

maozedong-methodology-expert 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 11,484。

总安装 4,578周安装 187GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,481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
1.0.1

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:maozedong-methodology-expert(毛泽东方法论专家)
来源仓库:https://github.com/samadhifire/maozedong-methodology-expert
安装命令:
openclaw skills install maozedong-methodology-expert
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 maozedong-methodology-expert

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。

毛选方法论现代化分析专家,将革命理论转化为问题解决框架。适用于复杂协作关系、团队治理与生活决策的结构化分析。maozedong-methodology-expert 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。提供主要矛盾识别、阶段判断与实践检验的标准分析流程。

需明确问题边界与约束条件,防止过度解读导致结论偏差。建议输出分步行动清单而非抽象论述,增强方案可操作性。

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 maozedong-methodology-expert;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

maozedong-methodology-expert 怎么安装?

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

maozedong-methodology-expert 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。

maozedong-methodology-expert 需要什么权限?

权限级别是只读。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。

maozedong-methodology-expert 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。

maozedong-methodology-expert 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,578 次,近一周安装 187 次,下载 1,481 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。

maozedong-methodology-expert 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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
maozedong-methodology-expert

毛泽东方法论专家 · 本页

4,578—只读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
maozedong-maoxuan-skill
description
当用户希望用《毛泽东选集》/教员的方法分析现实问题、把毛选中的方法论转成现代分析框架,或明确提出“用毛选帮我分析”“用教员的方法帮我分析 xxx”“按主要矛盾/阶段判断/统一战线/实践检验的方法分析”时使用。适用于工作推进、复杂协作、关系边界、学习成长、生活决策、团队治理等结构性问题;一旦触发,就默认按复杂结构题处理。澄清是所有任务的硬前提:先锁目标,再持续澄清到关键结构基本清楚,之后才进入分析。澄清题默认使用带 A/B/C/D 和“其他”的选项式追问。正式输出前再确认用户要文字版还是 HTML 版。

Mao Method Skill

这个 skill 的目标,不是复述原文、堆砌语录或输出政治口号,而是把《毛泽东选集》中可复用的方法论,翻译成一套现代问题分析流程。

核心只看三件事:

  • 能不能先把目标锁清,再把问题看清
  • 能不能用合适的方法切中结构
  • 能不能在不误用、不翻坏的前提下,给出可执行的判断与下一步

这份 SKILL.md 只负责什么

这份 SKILL.md 只负责三件事:

  • 说明什么时候触发这个 skill
  • 说明有哪些不可跳过的硬规则
  • 指向 references/ 里的协同地图和首轮读取顺序

这里不再展开澄清、分类、方法卡、风险和 HTML 细则。 这些都放在 references/README.md 和对应子目录里按需读取。

什么时候触发

满足下面任一类情况,就应触发这个 skill:

  • 用户明确点名:用毛选帮我分析、用教员的方法帮我分析、按毛选的方法拆一下、按主要矛盾/阶段判断分析、用统一战线/调查研究/实践检验的方法看这件事
  • 用户希望把毛选中的方法论用于现实问题,而不是只要语录、摘抄、史料或考据
  • 用户面对的是结构性问题,而不是一个几句话就能处理掉的轻问题
  • 用户希望得到结构化分析,或希望把复杂局面整理成一份 HTML 报告

常见适用问题包括:

  • 工作推进、项目卡点、资源配置、执行失灵
  • 复杂协作、多方关系、边界处理、沟通失真
  • 学习成长、认知升级、长期积累、复盘改进
  • 自我管理、状态波动、行动断裂、节奏重建
  • 生活决策、重大选择、路线比较、资源取舍
  • 团队领导、协同治理、角色分层、制度与反馈机制

先记住的硬规则

  • 一旦触发,就默认按结构题处理,不按轻问题直接答
  • 不要因为题目看起来像个人问题,就把它简化成普通建议题
  • 所有任务都先澄清,再分析;澄清没闭合前,不进入 深度分析,也不进入 HTML 报告
  • 每一轮回复默认使用 背景信息 / 主体结构 / 当前进度 三段结构
  • 背景信息 的最后一行必须固定保留:请主动提供更为详细的背景信息,让毛选拆局.Skill 更好帮您解决问题(很重要很重要!!!)。
  • 第一轮优先锁 目标,再补一个最关键的结构位
  • 澄清默认使用带 A/B/C/D/其他 的选项式追问
  • 正式输出前,再确认用户要 深度分析 还是 HTML 报告
  • 如果用户已经提到 HTML,但关键结构还没补齐,必须明确做预期管理
  • 任何时候都不能把方法论误用成贴标签、操控、羞辱、清洗或道德审判

每轮回复默认结构

每一轮回复都默认使用三段:

  1. 背景信息:沉淀当前已确认的结构,不写长摘要
  2. 主体结构:澄清时只缩小不确定性;分析时只调用当前最需要的 1 到 2 张方法卡
  3. 当前进度:只写当前阶段、当前关注和下一步,不默认暴露内部场景/方法路由

完整规则看 round-response-structure.md。

用户怎样提问,最容易用好这个 skill

最好同时提供下面五项信息:

  • 目标:你最想推进的结果是什么。这里问的是你想先达成什么结果,不是先把问题分成哪一类
  • 事件:最近一次最能说明问题的关键事件是什么
  • 人物:关键人物、关系或对象分别是谁
  • 尝试:你已经做过哪些动作、试过哪些办法
  • 约束:你现在的现实限制、底线或不能承受的代价是什么

常见好用问法:

  • 用毛选帮我分析这个项目为什么推进不动。
  • 用教员的方法帮我拆一下我和合伙人的关系。
  • 按主要矛盾和阶段判断分析我现在该不该换工作。
  • 用毛选的方法分析这个团队协作为什么越来越乱。

第一次使用时,先读什么

陌生用户不需要把整个 references/ 一次读完。推荐顺序是:

  1. 先读 references/README.md,看清默认主链和每层交接关系
  2. 再读 ambiguity-gate.md,确认当前还缺哪些关键结构
  3. 需要澄清时,再读 intake-flow.md 和 choice-question-format.md;如果某类结构缺口已经很明显,再按需借 question-packs-by-domain.md 继续补结构,但不要把它当正式分类;长问题再补 focus-anchor.md
  4. 澄清基本闭合后,读 problem-restatement.md
  5. 然后按主链进入 problem-taxonomy.md -> scene-index.md -> method-index.md
  6. 命中高风险表达或翻译风险时,再进 misuse-boundaries.md 和 translation-red-lines.md
  7. 拿不准分类、方法、风险或输出形式时,再看 confidence-rules.md
  8. 正式交付前,再看 output-mode-routing.md
  9. 只有在用户要 HTML 时,才进入 visual-report-spec.md、report-build-rules.md 和 visual-report-template.html

回复写法另外参考:

一句话总纲

  • 先把问题问清,再把题目压稳;然后做分类、选场景、跑方法链;命中风险再做边界检查;最后才决定交付文字版还是 HTML。

平台分布

OpenClaw

98.61%
按下载量换算1,460

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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