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Agent Skill · 研究检索

skill-composer(技能作曲家)

skill-composer 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。

skill-composer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 16,359。

总安装 7,244周安装 308GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,538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:skill-composer(技能作曲家)
来源仓库:https://github.com/utopiabenben/skill-composer
安装命令:
openclaw skills install skill-composer
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 skill-composer

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。

skill-composer 可将多个 OpenClaw 技能编排成自动化工作流,实现复杂任务的链式执行。适用于需要组合多个工具完成端到端流程的场景,如数据处理流水线。通过一次命令触发多步骤操作,减少人工干预。安装命令为 openclaw skills install skill-composer。

建议先在小规模测试中验证工作流逻辑,防止错误级联。

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 skill-composer;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

    它需要需要联网,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

skill-composer 怎么安装?

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

skill-composer 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。

skill-composer 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

skill-composer 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。

skill-composer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,244 次,近一周安装 308 次,下载 2,538 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。

skill-composer 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
skill-composer

技能作曲家 · 本页

7,244—需要联网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
skill-composer
description
编排多个OpenClaw技能成自动化工作流,一次命令完成复杂任务。
homepage
https://github.com/utopiabenben/ai-skills
version
1.0.0

Skill Composer - 技能组合器

把多个OpenClaw技能串联成自动化工作流,一个命令完成多步操作!

为什么需要?

单个技能只能解决一步问题。真实场景往往需要多步:

  • 视频处理:整理 → 提取字幕 → 发布到公众号
  • 内容创作:搜索素材 → 总结 → 多平台裁剪 → 发布
  • 数据流程:下载数据 → 分析 → 生成图表 → 插入报告

Skill Composer 让你用 YAML 定义工作流,一键执行!

快速开始

1. 创建工作流文件

创建 workflow.yaml:

name: "示例:视频处理流程"
steps:
  - name: "整理视频"
    skill: video-organizer
    args:
      - --input
      - /path/to/videos
      - --output
      - /tmp/organized
    output: organized

  - name: "生成字幕"
    skill: auto-subtitle
    args:
      - --input
      - "{{organized}}"
      - --output
      - /tmp/subtitles
    output: subtitles

  - name: "发布到公众号"
    skill: social-publisher
    args:
      - --input
      - "{{subtitles}}"
      - --platform
      - wechat

2. 运行工作流

python3 {baseDir}/scripts/composer.py run workflow.yaml

3. 预览(不实际执行)

python3 {baseDir}/scripts/composer.py preview workflow.yaml

工作流语法

结构

  • name: 工作流名称(可选)
  • steps: 步骤列表
  • 每个 step 包含:

- name: 步骤名称(可选,用于日志) - skill: 要调用的技能名称 - args: 参数列表(字符串数组) - output: 输出引用名(用于后续步骤引用) - if: 条件表达式(可选)

变量插值

使用 {{变量名}} 引用前一步的输出目录/文件。

示例:

args:
  - --input
  - "{{organized}}"  # 引用名为 'organized' 的前一步输出

条件执行

- name: "只在有错误时执行"
  skill: error-notifier
  if: "{{previous_step.status}} == 'failed'"

命令行接口

# 运行工作流
python3 {baseDir}/scripts/composer.py run <workflow.yaml>

# 预览
python3 {baseDir}/scripts/composer.py preview <workflow.yaml>

# 验证语法
python3 {baseDir}/scripts/composer.py validate <workflow.yaml>

# 列出可用示例
python3 {baseDir}/scripts/composer.py examples

示例工作流

示例1:内容创作流程

name: "公众号文章创作"
steps:
  - skill: content-researcher
    args: ["--topic", "AI技能开发", "--count", "10"]
    output: research

  - skill: ai-content-tailor
    args: ["--input", "{{research}}", "--platform", "wechat"]
    output: article

  - skill: wechat-formatter
    args: ["--input", "{{article}}", "--output", "./final.md"]

示例2:数据仪表板生成

name: "每周股票报告"
steps:
  - skill: tushare-finance
    args: ["--get", "daily", "--code", "000001.SZ", "--start", "2025-01-01"]
    output: raw_data

  - skill: data-chart-tool
    args: ["--input", "{{raw_data}}", "--type", "line", "--output", "chart.png"]
    output: chart

  - skill: social-publisher
    args: ["--input", "{{chart}}", "--template", "weekly-report"]

错误处理

  • 默认:任何步骤失败则停止整个工作流
  • 可配置:continue-on-error: true 在 workflow 级别
  • 每个步骤状态可用:{{step_name.status}}(success/failed)

限制

  • 当前仅支持串行步骤(下一步依赖前一步完成)
  • 不支持并行执行(未来版本)
  • 步骤间传递的是文件路径,不是内容

与现有技能配合

Skill Composer 不重复造轮子,它是指挥官:

  • 复用所有已安装的技能
  • 专注于步骤编排
  • 让单个技能的价值加倍

示例技能组合:

  • video-organizer + auto-subtitle + social-publisher → 完整视频发布流水线
  • content-researcher + ai-content-tailor + wechat-formatter → 内容生产流水线
  • data-chart-tool + social-publisher → 数据报告自动化

技术实现

  • Python 3 + PyYAML
  • 调用 OpenClaw exec 工具运行每个技能
  • 自动处理依赖顺序
  • 详细日志输出

开发状态

  • [ ] 核心 YAML 解析
  • [ ] 步骤顺序执行
  • [ ] 变量插值 {{output}}
  • [ ] 错误处理和状态跟踪
  • [ ] 示例工作流
  • [ ] 单元测试
  • [ ] skill-creator 验证
  • [ ] clawhub 发布

待办

未来增强:

  • [ ] 并行步骤支持(无依赖的步骤可以同时执行)
  • [ ] 可视化工作流编辑器
  • [ ] 工作flow模板库
  • [ ] 步骤结果缓存(避免重复执行)
  • [ ] 更好的错误恢复机制

📞 支持

  • GitHub Issues: https://github.com/utopiabenben/ai-skills/issues
  • 作品集网站: https://utopiabenben.github.io/ai-skills/

平台分布

OpenClaw

82.49%
按下载量换算2,094

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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