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query-planner查询规划器

Agent Skill

query-planner 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。

总安装

5,357

周安装

221

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,750
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:query-planner(查询规划器)
来源仓库:https://github.com/z1one0415/query-planner
安装命令:
openclaw skills install query-planner
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 query-planner

简介

LLM通用查询规划技能。将复杂任务拆解为4类标准查询(identity/event/action/counter)。在需要联网搜索、多步分析、反证检索前使用。触发条件:任务依赖外部信息、需要拆解复杂问题、需要统一query结构供下游消费。

SKILL.md

name
query-planner
description
LLM通用查询规划技能。将复杂任务拆解为4类标准查询(identity/event/action/counter)。在需要联网搜索、多步分析、反证检索前使用。触发条件:任务依赖外部信息、需要拆解复杂问题、需要统一query结构供下游消费。

Query Planner — 查询规划技能

核心职责

将任意复杂任务拆解为 4 类标准查询,交付给下游搜索/分析模块消费。

边界(绝对禁止)

  • ❌ 不执行搜索
  • ❌ 不判断真假
  • ❌ 不输出结论或建议
  • ❌ 不发明第 5 类 query 分类
  • ❌ 不遗漏 counter_queries

唯一产出:结构化查询计划。


输入规格(最小集)

字段必填说明
primary_task用户原始任务的一句话描述
primary_subject核心实体/对象(人/组织/技术/事件)
canonical_time_frame时间范围,如 2024-2025过去30天null
goal_mode目标模式:analyze(分析)\evaluate(评估)\compare(对比)\investigate(调查)
target_variable需要量化/测量的变量,如 "市场份额"、"出口额"、"准确率"

输出规格(固定结构)

{
  "task_id": "QP-<uuid前8位>",
  "primary_subject": "...",
  "time_frame": "...或null",
  "goal_mode": "...",
  "target_variable": "...或null",
  "identity_queries": [...],
  "event_queries": [...],
  "action_queries": [...],
  "counter_queries": [...]
}

每条 query 为字符串,可直接作为搜索关键词使用。


4 类查询生成规则

1. identity_queries — "谁/什么"

定义主对象的身份、背景、属性、分类。

  • 核心问题:主对象是什么?它的关键属性和定位是什么?
  • 模板"{subject} 是什么", "{subject} 背景 历史", "{subject} 核心特征 属性"
  • 数量:2–5 条
  • 约束:围绕主对象生成,不发散到无关实体

2. event_queries — "发生了什么"

定义与主对象相关的关键事件、时间线、数据点、因果关系。

  • 核心问题:发生了什么?什么时候?有什么数据和趋势?
  • 模板"{subject} {time_frame} 重大事件 里程碑", "{subject} {time_frame} 数据 统计 趋势", "{subject} {time_frame} 因果关系 影响"
  • 数量:3–8 条
  • 约束:有 time_frame 则必须绑定;有 target_variable 则必须纳入至少 1 条

3. action_queries — "做了什么/该做什么"

定义决策、政策、干预措施、战略动作。

  • 核心问题:相关方采取了什么行动?有哪些政策和策略?
  • 模板"{subject} 政策 战略 决策", "{subject} 干预措施 行动计划", "{subject} 行业对标 竞争对手策略"
  • 数量:2–6 条
  • 约束:有 target_variable 则纳入至少 1 条测量维度

4. counter_queries — "反面证据"

质疑主线叙事,寻找冲突数据、替代解释、被忽略的视角。

  • 核心问题:有没有反面证据?主流观点可能错在哪里?有没有被忽略的因素?
  • 模板"{subject} 反面证据 批评 争议", "{subject} 替代解释 不同观点", "{subject} 失败案例 负面数据", "{subject} 数据造假 质疑"
  • 数量2–5 条,绝对不为空
  • 约束:即使主任务是正面评估,也必须生成反面查询

强制规则

  1. counter_queries 零容忍:输出中 counter_queries 数组长度必须 ≥ 2。违反即视为输出失败。
  2. 分类锁定:只有 identity / event / action / counter 四类。禁止自定义新分类。
  3. 主对象聚焦:默认所有 query 围绕 primary_subject 生成。只有 action_queries 可合理扩展到相关方。
  4. 时间绑定:若 canonical_time_frame 非 null,event_queries 和 action_queries 中 ≥ 50% 的 query 必须包含时间关键词。
  5. 变量渗透:若 target_variable 非 null,它必须出现在 event_queries 和 action_queries 中(至少各 1 条)。
  6. query 可搜索性:每条 query 必须是可直接复制到搜索引擎的关键词短语,非自然语言长句。
  7. 去重:同一输出内不允许语义重复的 query。

执行流程

输入解析 → 提取 primary_subject/time_frame/target_variable
    → 按 4 类规则分别生成 query
    → 检查强制约束(counter≥2, 分类锁定, 时间绑定, 变量渗透)
    → 输出 JSON

参考文档

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

88.36%
按下载量换算1,546

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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