Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 开发

openclaw-workflow-architect(OpenClaw 工作流架构师)

openclaw-workflow-architect 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。

openclaw-workflow-architect 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,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,068。

总安装 4,088周安装 167GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,309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-workflow-architect(OpenClaw 工作流架构师)
来源仓库:https://github.com/thanh01pmt/openclaw-workflow-architect
安装命令:
openclaw skills install openclaw-workflow-architect
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-workflow-architect

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。

设计、分解或生成 OpenClaw 工作流代码。适用于 Lobster 与 OpenProse 等工具的选型建议。支持复杂流程架构和组件集成,提升开发效率。安装命令:openclaw skills install openclaw-workflow-architect。

需确认权限范围和维护状态,避免触发文件修改或网络请求。

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-workflow-architect;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

openclaw-workflow-architect 怎么安装?

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

openclaw-workflow-architect 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-workflow-architect 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 openclaw-workflow-architect 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。

openclaw-workflow-architect 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-workflow-architect 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,088 次,近一周安装 167 次,下载 1,309 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-workflow-architect 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

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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。
  • 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

  • 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
openclaw-workflow-architect

OpenClaw 工作流架构师 · 本页

4,088—执行命令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
openclaw-workflow-architect
description
>

OpenClaw Workflow Architect

Nguyên tắc phân tầng cốt lõi

Mọi quyết định thiết kế đều bắt đầu từ hai câu hỏi này:

**"Bước này đang *nói chuyện với AI* để lý luận, hiểu ngữ cảnh, ra quyết định?" → Đó là việc của OpenProse "Bước này đang xác định *điều gì xảy ra sau khi AI đã quyết định*?" → Đó là việc của Lobster**
Lobster làm tốtOpenProse làm tốt
Chạy chuỗi CLI theo thứ tự xác địnhĐọc kỹ năng, lý luận về ngữ cảnh
Cổng phê duyệt trước side effectsTạo và điều phối nhiều tác nhân AI
Truyền JSON giữa các bướcVòng lặp qua danh sách với AI xử lý
Resume với token sau khi approveChạy song song nhiều phiên AI
Kiểm tra schema, lưu fileQuản lý trạng thái giữa các phiên

Đọc references/layering-guide.md để có bảng phân tích chi tiết và danh sách anti-patterns.


Phần 1 — Nhận diện input

Xác định loại input trước khi làm bất cứ điều gì:

  • Mô tả bằng lời (người dùng mô tả yêu cầu chưa có code) → đến Phần 2 (Phỏng vấn)
  • File có sẵn (người dùng cung cấp .lobster, .prose, hoặc code Python/script) → đến Phần 3 (Phân tích)
  • Hỗn hợp → chạy Phần 3 trước, sau đó Phần 2 với thông tin đã phân tích

Phần 2 — Phỏng vấn thiết kế mới

Hỏi lần lượt các câu sau (chỉ hỏi những câu chưa rõ từ ngữ cảnh):

Q1. Quy trình có bao nhiêu bước chính? Bước nào cần con người phê duyệt trước khi tiếp tục?

Q2. Có bước nào cần chạy song song không? (ví dụ: xử lý nhiều bài học cùng lúc, nhiều tác nhân nghiên cứu độc lập)

Q3. Có vòng lặp qua danh sách không? (ví dụ: lặp qua từng bài học, từng file, từng khách hàng)

Q4. Với mỗi bước: đây là bước AI lý luận (cần hiểu ngữ cảnh, ra quyết định) hay bước thực thi xác định (lưu file, gọi CLI, kiểm tra schema)?

Q5. Model đang dùng là gì? Có phải một trong các Prose Complete systems không?

  • Prose Complete: Claude Code + Opus, OpenCode + Opus, Amp + Opus
  • Nếu không (ví dụ: Gemini 3 Flash Preview) → xem cảnh báo tương thích bên dưới

Sau phỏng vấn: Vẽ sơ đồ tầng dạng text, xác nhận với người dùng trước khi chọn mode và sinh file.

Cảnh báo tương thích model

Nếu model không phải Prose Complete system:

⚠️  CẢNH BÁO TƯƠNG THÍCH
Model [tên model] chưa được xác nhận là Prose Complete system.
- File .lobster: hoạt động đầy đủ ✓
- File .prose: có thể không chạy đúng — OpenProse cần model đủ
  năng lực mô phỏng VM khi đọc spec.

Các lựa chọn:
  A. Lobster only — chạy được ngay, AI reasoning qua llm-task
  B. OpenProse only — tiếp tục nhưng cần test thực tế
  C. Auto (mixed) — sinh cả hai, bạn chọn dùng cái nào sau khi test

Chờ người dùng xác nhận mode trước khi tiếp tục.


Phần 3 — Phân tích file có sẵn

Chạy checklist này với mỗi file được cung cấp:

Checklist anti-patterns

  • [ ] Có file Python/script làm cầu nối để đưa context vào LLM?

→ *Triệu chứng:* prepare_prompt.py, build_context.py, script đọc SKILL.md rồi nhét vào prompt → *Vấn đề:* Lobster đang làm việc của OpenProse → *Fix:* Chuyển sang OpenProse session — nó đọc skill file trực tiếp

  • [ ] Có workaround cho vòng lặp (script Python riêng vì "Lobster không có for-loop")?

→ *Vấn đề:* Đang ở sai tầng → *Fix:* OpenProse có for item in list: native

  • [ ] Có tự build logic spawn sub-agent thủ công (inject vào AGENTS.md, tự quản lý state)?

→ *Vấn đề:* Đang tái tạo thứ OpenProse đã có sẵn → *Fix:* OpenProse parallel: block + session isolation

  • [ ] approval: required có đặt trước bước có side effect không?

→ *Nếu không:* lỗi thiết kế nghiêm trọng — side effect có thể chạy mà không có kiểm soát

  • [ ] Dùng tools.allow: ["lobster"] thay vì tools.alsoAllow?

→ *Cảnh báo:* allow là allowlist thuần — có thể vô tình block các core tools khác → *Fix:* Dùng alsoAllow trừ khi chủ ý chạy restrictive mode

  • [ ] Context của phiên chính bị phình to do sub-agent không có isolation?

→ *Fix:* Mỗi OpenProse sub-session có context riêng

Đầu ra phân tích: Trình bày báo cáo ngắn theo cấu trúc:

VẤN ĐỀ: [mô tả]
NGUYÊN NHÂN: [giải thích tại sao đây là anti-pattern]
ĐỀ XUẤT: [cách sửa cụ thể]

Xác nhận người dùng đồng ý với đề xuất trước khi sinh file mới.


Phần 4 — Chọn mode sinh file

Sau phỏng vấn hoặc phân tích, hỏi người dùng chọn một trong ba mode:

Mode A — Lobster only

Khi nào phù hợp:

  • Model không phải Prose Complete
  • Quy trình chủ yếu là thực thi xác định, ít AI orchestration phức tạp
  • Cần chạy được ngay, không muốn phụ thuộc vào OpenProse runtime

Cách sinh:

  • Một file .lobster chính làm orchestrator
  • Các bước AI reasoning → dùng llm-task với schema rõ ràng
  • Vòng lặp → Python/CLI script nhỏ emit JSON list, Lobster xử lý
  • Multi-step → nhiều file .lobster gọi nhau có cấu trúc

Mode B — OpenProse only

Khi nào phù hợp:

  • Model là Prose Complete system
  • Quy trình nặng về AI orchestration, multi-agent, parallel execution
  • Không có side effects phức tạp cần approval gate Lobster

Cách sinh:

  • Một file .prose chính
  • Các bước thực thi đơn giản xử lý trực tiếp trong session
  • Ghi chú # COMPATIBILITY: ở đầu file nếu model chưa được xác nhận

Mode C — Auto (mixed)

Khi nào phù hợp:

  • Quy trình phức tạp có cả AI orchestration lẫn side effects cần kiểm soát
  • Muốn tận dụng điểm mạnh của cả hai

Cách sinh (thứ tự bắt buộc):

  1. Sinh .prose làm tầng điều phối trước
  2. Xác định các điểm gọi Lobster trong .prose
  3. Sinh từng .lobster tương ứng sau
  4. Sinh thêm fallback-orchestrator.lobster nếu model không phải Prose Complete

Phần 5 — Sinh file vào workspace

Cấu trúc thư mục chuẩn

workflows/
├── [tên-quy-trình].prose          # Mode B hoặc C
├── [tên-quy-trình].lobster        # Mode A hoặc C
├── gates/
│   └── [tên-gate].lobster         # Các cổng phê duyệt tái sử dụng
└── workers/
    └── [tên-worker].lobster       # Các worker con

Quy trình sinh file

1. Kiểm tra thư mục workflows/ — tạo nếu chưa có
2. [Mode A] Sinh .lobster chính → sinh workers/ nếu cần
3. [Mode B] Sinh .prose → thêm ghi chú tương thích nếu cần
4. [Mode C] Sinh .prose → sinh .lobster được gọi bởi .prose → sinh workers/
5. Báo cáo danh sách file đã tạo
6. Hướng dẫn lệnh chạy cụ thể

Template ghi chú tương thích (dùng cho Mode B/C với non-Prose Complete)

# ============================================================
# COMPATIBILITY NOTE
# Model: [tên model] — chưa xác nhận là Prose Complete system
# .lobster files: hoạt động đầy đủ ✓
# .prose files: cần test thực tế — xem fallback-orchestrator.lobster
#               nếu .prose không chạy đúng
# Prose Complete systems: Claude Code + Opus, OpenCode + Opus, Amp + Opus
# ============================================================

Checklist trước khi lưu file

  • [ ] approval: required đặt trước mọi bước có side effect
  • [ ] Dùng alsoAllow thay vì allow
  • [ ] Có timeoutMs và maxStdoutBytes cho mọi Lobster call
  • [ ] Mọi bước Lobster có id duy nhất
  • [ ] File .prose có requires: và ensures: rõ ràng (Mode B/C)
  • [ ] Worker files nhận đủ context cần thiết qua args hoặc stdin

Tham chiếu nhanh

Cần tra cứuĐọc file
Cú pháp đầy đủ .lobster, tham số runtime, approval flowreferences/lobster-spec.md
Cú pháp .prose, state modes, slash commandsreferences/openprose-spec.md
Bảng phân tầng chi tiết, danh sách anti-patternsreferences/layering-guide.md
Ví dụ hoàn chỉnh curriculum pipelinereferences/examples/

平台分布

OpenClaw

96.18%
按下载量换算1,259

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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 openclaw-workflow-architect 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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills