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Agent Skill · 开发

mdt-consultation(多学科治疗咨询)

mdt-consultation 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。

mdt-consultation 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,691。

总安装 2,592周安装 108GitHub Stars 公开资料未说明下载 864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
1.1.0

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:mdt-consultation(多学科治疗咨询)
来源仓库:https://github.com/luaqnyin/mdt-consultation
安装命令:
openclaw skills install mdt-consultation
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 mdt-consultation

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。

模拟多学科会诊模式,协调多个专业 Agent 并行分析复杂任务。适用于合同审查、公文撰写、品牌策略等重大决策支持场景。通过分工协作与综合研判,输出高质量、多角度的问题解决方案。使用前需明确任务边界与参与 Agent 的专业范围。mdt-consultation 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

建议结合具体领域知识库,确保分析结果具备实际可操作性。

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 mdt-consultation;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

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

mdt-consultation 怎么安装?

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

mdt-consultation 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。

mdt-consultation 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install mdt-consultation 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

mdt-consultation 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。

mdt-consultation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,592 次,近一周安装 108 次,下载 864 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。

mdt-consultation 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
mdt-consultation

多学科治疗咨询 · 本页

2,592—执行命令MIT-0有提醒

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
mdt-consultation
description
Agent MDT 多学科会诊——多个智能体并行协作完成复杂任务。类似医院MDT会诊,针对大事/难事/重要文件,同时派发多个专科agent并行分析,最后综合研判出高质量输出。使用场景:(1) 重要合同签署前审查 (2) 重要公文/领导讲话稿打磨 (3) 品牌宣传多平台内容策划 (4) 重大决策分析 (5) 技术方案评审 (6) 任何需要多角度分析的任务。触发词:"MDT会诊"、"多学科会诊"、"联合分析"、"大家一起看"、"全面评审"、"综合审查"、"会诊一下"。

Agent MDT 多学科会诊

核心理念

像医院MDT(多学科会诊)一样,遇到复杂任务时并行派发多个专科agent,各司其职,最后由主持人综合研判,产出高质量结果。

会诊流程

1. 📋 接诊分诊 → 判断任务类型,选择对应会诊模板
2. 🔄 并行会诊 → sessions_spawn 同时派发各专科任务
3. 💬 即时确认 → 立即回复用户(不阻塞前台),告知已派发哪些科室
4. 📥 异步收集 → 子agent结果自然到达,逐条 NO_REPLY 静默收集
5. 📝 综合研判 → 最后一个结果到达时,编译完整报告
6. ✅ 质控审核 → 视需要补充合规/风险审核
7. 📤 交付报告 → 按模板输出标准化报告

会诊模板

按任务类型选择对应模板,详细定义见 references/templates.md:

任务类型关键词核心科室
合同审查合同、协议、条款shield + law + devil
公文明代公文、讲话稿、汇报材料content + sage + devil + shield
品牌宣传宣传、多平台、内容策划director + writer-xhs + writer-mp + designer + analyzer
战略决策决策、立项、评估brain + devil + analyzer + law
技术评审技术方案、架构、选型brain + game-dev/claude-code + tester-security + tester-perf
医疗方案评审医疗项目、药事管理、健康方案medical + pharmacist + health-advisor + law + devil

执行规则

分诊原则

  • 自动识别任务类型,匹配最合适的会诊模板
  • 复杂任务可组合多个模板(如:技术+合规)
  • 用户可指定参与的"科室"

并行派发

  • 用 sessions_spawn 同时派发,runTimeoutSeconds 设60-120
  • 必须使用 agentId 参数调用正式agent(如 agentId: "shield"),而非 model 参数
  • 使用 model 参数只覆盖模型,不会加载 agent 的 workspace/SOUL.md/skills → 那是临时工
  • 每个 agent 收到明确的任务指令和审查重点
  • Devil 必须参与——防止群体思维,专挑毛病
  • 主导不参与并行(负责最后的综合研判)

⚡ 异步调度(不阻塞前台)

核心原则:派完即回,结果到了再汇报。前台聊天全程畅通。

执行步骤:

  1. 记录本次会诊的期望子agent列表(如 ["shield", "devil", "law"])
  2. sessions_spawn 派发所有子agent
  3. 立即回复用户,告知已派发哪些科室、预计等待时间
  4. 不要调用 sessions_yield(这会阻塞前台)
  5. 子agent完成事件到达时,在脑中记录结果,回复 NO_REPLY
  6. 当最后一个期望的子agent结果到达时:

- 编译完整会诊报告 - 正式交付给用户

判断"最后一个"的方法:

  • spawn N 个 → 收到 N 个 completion 事件 → 最后一个到达时输出报告
  • 如果某个超时(timeout),进入降级策略(见下方)

⚠️ 超时降级策略(Gemini审查建议,2026-03-25 新增)

当部分科室agent超时时,不能无限等待,也不能带着残缺报告交付:

降级规则:

  1. 1个agent超时:标注该科室"未参与",其余结果正常编译
  2. 2个及以上超时:CEO根据缺失科室职能,用已有知识临时补充缺失维度
  3. 主导科室(如shield在合同审查中)超时:升级为CEO亲自补审,报告标注"CEO临时替代"
  4. Devil超时:CEO必须自行补充风险分析,不可跳过Devil环节

科室权重优先级(矛盾时裁决参考):

法律意见 > 合规意见 > 专业意见 > 业务意见
  law      shield     各科室     其他

会诊存档:

  • 每次MDT报告自动归档到 memory/mdt-reports/<YYYY-MM-DD>_<任务类型>.md
  • 包含:参与科室、各科结论、综合研判、最终评分

综合研判

  • 对比各科室意见,标注共识和分歧
  • 分歧点需给出主导的判断和理由
  • 输出标准化报告(按模板格式)
  • 报告末尾附"会诊签名"(各科室核心结论)

质控规则

  • 涉及对外内容:必须过 shield 合规
  • 涉及法律风险:必须过 law
  • 涉及重大决策:devil 意见不可忽略
  • Devil 提出的风险点,报告中必须逐条回应

质量评估(Eval)

每次会诊报告交付后,使用 references/eval.md 中的标准进行自动评分:

6条核心 Eval:

  1. ✅ E1 分科完整度 — 所有科室意见都收录
  2. ✅ E2 分歧处理 — 分歧点有主持人判断
  3. ✅ E3 风险标注 — 每个风险有等级
  4. ✅ E4 行动建议 — 至少2条具体可执行建议
  5. ✅ E5 结构化输出 — 按标准模板分节
  6. ✅ E6 Devil覆盖率 — Devil每个风险点都被回应

评分<5分时: 自动分析失败原因,优化对应环节,记录到 memory/evolution/mdt-consultation.md

会诊模板库

详见 references/templates.md,包含5大场景的完整模板:

  • 合同审查会诊
  • 重要公文明代会诊
  • 品牌宣传MDT会诊
  • 战略决策MDT会诊
  • 技术方案MDT会诊
  • 医疗方案评审MDT会诊

每个模板含:适用场景、会诊科室表、并行任务定义、输出格式。

自定义会诊

用户可随时自定义会诊:

"帮我组织一个MDT会诊,参与科室:brain、devil、law,任务:..."

未匹配到预设模板时,主导根据任务性质自动分诊,选择最相关的 3-5 个 agent 参与。

平台分布

OpenClaw

80.09%
按下载量换算692

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install mdt-consultation 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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