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Agent Skill · 研究检索

openclaw-behavior-plan(OpenClaw behavior 计划)

openclaw-behavior-plan 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

openclaw-behavior-plan 是研究检索类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 10,431。

总安装 12,607周安装 515GitHub Stars 公开资料未说明下载 4,038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:openclaw-behavior-plan(OpenClaw behavior 计划)
来源仓库:https://github.com/umfl/openclaw-behavior-plan
安装命令:
openclaw skills install openclaw-behavior-plan
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 openclaw-behavior-plan

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

结构化行为计划生成器,辅助 OpenClaw 目标规划。适合多步骤任务分解与代理行动序列设计。根据用户需求自动生成可执行的行为蓝图。需明确任务边界与成功验收标准定义。openclaw-behavior-plan 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。建议结合反馈循环持续优化计划质量。

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 openclaw-behavior-plan;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

openclaw-behavior-plan 怎么安装?

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

openclaw-behavior-plan 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。

openclaw-behavior-plan 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。

openclaw-behavior-plan 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。

openclaw-behavior-plan 用的人多吗?

公开数据是累计安装 12,607 次,近一周安装 515 次,下载 4,038 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。

openclaw-behavior-plan 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
openclaw-behavior-plan

OpenClaw behavior 计划 · 本页

12,607—权限未标注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
openclaw-behavior-plan
description
Generates structured behavior plans for OpenClaw agents based on user requirements. Use when the user asks to create a plan, design agent behavior, plan multi-step tasks for OpenClaw, or when they describe a goal that needs step-by-step execution.

OpenClaw 行为计划生成(openclaw-behavior-plan)

触发时:输出「正在触发 openclaw-behavior-plan skill」。

根据用户描述的目标或需求,生成适合 OpenClaw Agent 执行的结构化行为计划。计划应可映射到 TOOLS.md/SKILLS.md 中的工具与技能,支持多步推理循环(Load → Call → Parse → Execute → Append → Loop)。

1. 计划结构模板

生成计划时使用以下结构:

# 行为计划:[任务标题]

## 目标
[一句话描述用户期望的最终结果]

## 前置条件
- [ ] 所需工具/技能是否可用
- [ ] 必要信息是否已获取

## 执行步骤

### 步骤 1: [步骤名称]
- **目的**: [本步要达成什么]
- **工具/技能**: [execute_shell | search_web | read_file | 某 skill 的 action]
- **输入**: [参数或依赖]
- **预期输出**: [本步完成后得到什么]

### 步骤 2: [步骤名称]
...

### 步骤 N: [步骤名称]
...

## 异常与回退
- 若 [某步骤] 失败 → [备选方案或重试策略]

## 完成标准
- [ ] [可验证的完成条件 1]
- [ ] [可验证的完成条件 2]

2. 生成原则

  1. 步骤可执行:每步对应 TOOLS.md 或 SKILLS.md 中的具体能力,避免抽象描述。
  2. 依赖顺序:后步骤依赖前步骤的输出时,明确写出「依赖步骤 N 的 [输出]」。
  3. 工具选择:

- 需要当前信息 → search_web - 需要读/写文件 → read_file / write_file - 需要执行脚本 → execute_shell - 需要第三方服务 → 对应 skill(如 calendar、email、slack)

  1. 合理粒度:单步不宜过大(难以失败定位),不宜过小(增加循环次数)。
  2. 异常处理:对可能失败的步骤(网络、权限、格式错误)给出回退或重试说明。

3. 与 OpenClaw 推理循环的对应

计划步骤推理循环中的体现
步骤 1 执行Load → Call → Parse(tool_call) → Execute → Append
步骤 2 执行下一轮 Loop,基于步骤 1 结果继续
完成标准LLM 产出 final 文本、无待执行 tool_call 时停止

4. 输出格式

  • 直接输出完整计划(Markdown),无需额外包装。
  • 若用户需求模糊,先列出 1–2 个澄清问题,再生成计划。
  • 若涉及敏感操作(如 execute_shell 删除、修改系统),在计划中标注「需用户确认」。

5. 更多示例

详见 examples.md。

平台分布

OpenClaw

80.37%
按下载量换算3,245

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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。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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