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Agent Skill · 效率

thinking-knowledge-system(思维知识体系)

thinking-knowledge-system 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。

thinking-knowledge-system 是效率类 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 17,870。

总安装 2,496周安装 104GitHub Stars 公开资料未说明下载 832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:thinking-knowledge-system(思维知识体系)
来源仓库:https://github.com/smseow001/thinking-knowledge-system
安装命令:
openclaw skills install thinking-knowledge-system
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 thinking-knowledge-system

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

融合拆分、归纳、联系、提炼四层思考法与结构化知识库管理,实现认知能力提升和系统化知识沉淀回写。

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 thinking-knowledge-system;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

thinking-knowledge-system 怎么安装?

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

thinking-knowledge-system 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。

thinking-knowledge-system 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。

thinking-knowledge-system 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。

thinking-knowledge-system 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,496 次,近一周安装 104 次,下载 832 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。

thinking-knowledge-system 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

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、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

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
thinking-knowledge-system

思维知识体系 · 本页

2,496—权限未标注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

Thinking & Knowledge Base System

思考四层次 × 知识库闭环 = 认知增强外挂

一、核心定位

本技能将「思考心法」与「知识工具」合为一体:

  • 内在能力(如何想):拆 → 归 → 联 → 提四层思考闭环
  • 外部系统(如何记):raw → wiki → AGENTS 知识库架构

两者构成完整的「认知增强」方案。


二、思考四层次

2.1 四层模型

拆分 ──→ 归纳 ──→ 联系 ──→ 提炼
  │        │        │        │
  │        │        │        └──→ 直击本质(第一性原理)
  │        │        └──→ 触类旁通(跨界迁移)
  │        └──→ 化零散为体系(结构化知识网络)
  └──→ 化混沌为清晰(MECE 原则)

2.2 每层详解

L1 拆分 —— 化混沌为清晰
  • 核心:将复杂问题按 MECE 原则分解为相互独立、完全穷尽的小单元
  • 方法:

- 按结构拆(公司 → 部门 → 岗位) - 按流程拆(用户购物:浏览 → 下单 → 支付 → 物流)

  • 价值:把焦虑转化为可执行清单
L2 归纳 —— 化零散为体系
  • 核心:从大量现象/案例中提取共性规律和模式
  • 方法:找共同点 → 分类分层 → 提炼可复用模型(如 SWOT、波特五力)
  • 价值:构建结构化知识网络,便于迁移
L3 联系 —— 触类旁通
  • 核心:发现不同领域/事物的内在关联,实现跨界迁移
  • 方法:

- 跨学科类比(生物学 → 市场竞争) - 寻找共享底层逻辑(二八法则、幂律分布)

  • 价值:把孤立知识连成动态网络
L4 提炼 —— 直击要害
  • 核心:穿透表象,抓住最核心的本质与第一性原理
  • 方法:

- 5Why 追问法(连续问 5 个为什么) - 回归公理推理(第一性原理) - 一句话概括复杂问题

  • 价值:形成深刻洞见,避免次要细节消耗精力

三、知识库架构

3.1 目录结构

workdir/
├── raw/              # 原始资料(只读,知识源)
│   ├── doc1.md
│   ├── doc2.md
│   └── ...
├── wiki/             # AI 整理后的结构化知识
│   ├── index.md      # 空间导航(总地图)
│   ├── log.md        # 时间更新记录
│   ├── 概念页.md
│   ├── 对比页.md
│   └── ...
└── AGENTS.md         # 规则手册(最核心)

3.2 AGENTS.md 核心规则

# AGENTS.md

## 页面类型
- 摘要页:单文档核心提炼
- 概念页:定义 + 例子 + 关联
- 对比页:多事物异同比较
- 流程页:步骤 + 注意事项

## 格式规范
- 标题用 ## ,引用用 >
- 链接格式:[标题](链接)
- 每页底部标注来源

## 回写规则(核心!)
每次给出有价值的综合性回答后:
1. 将新知识写回 wiki/ 对应页面
2. 更新 index.md 加入新页面入口
3. 在 log.md 记录本次更新

3.3 七步运作流程

1. 建立目录(raw/wiki/AGENTS.md)
2. 编写 AGENTS.md 规则
3. 准备初始资料(3-5份核心文档)
4. 首次知识摄入
   → AI 阅读 raw/ → 按规则生成 wiki/ 页面
   → 创建 index.md + log.md
5. 提出跨资料问题
   → 驱动 AI 进行「联系」与「提炼」
6. 执行回写(关键动作)
   → 综合性答案写回 wiki/,生成新页面
7. 人工核查
   → Human owns verification
   → 检查准确性、来源、链接完整性

3.4 增强循环

摄入 ──→ 整理 ──→ 问答 ──→ 沉淀 ──→ 核查
  ↑                                      │
  └─────────────── 反馈循环 ←──────────────┘

四、两篇文档的内在联系

文档一(思考心法)文档二(知识工具)
归纳能力自动化归纳:raw → wiki
联系能力辅助固化:通过跨资料问题驱动
提炼能力记忆固化:回写机制保存洞见

知识库 = 外挂大脑

  • 自动化「归纳」:零散信息 → 结构化知识
  • 辅助「联系」:跨资料问题 → 深度连接
  • 固化「提炼」:洞见 → 可检索页面

五、使用方式

触发思考四层次

用户说「分析 XXX」或「帮我理清思路」
→ 自动应用四层思考模型

触发知识库操作

用户说「写入知识库」或「帮我整理」
→ 按 AGENTS.md 规则执行回写

组合使用

用户说「用思考框架分析这个话题,然后存进知识库」
→ 四层思考 + 回写 wiki/

六、骨架文件

index.md(空间导航)

# 知识库总览

## 概念页
- [[概念页]]

## 对比页
- [[对比页]]

## 流程页
- [[流程页]]

log.md(时间记录)

# 更新日志

## 2026-04-19
- 新增:思考四层次框架
- 新增:知识库搭建指南
- 关联:两文档内在联系分析

七、常见陷阱

  • ❌ 规则模糊 → ✅ 明确页面类型和格式规范
  • ❌ 忘记回写 → ✅ 每次综合回答后强制执行
  • ❌ 从不核查 → ✅ 定期人工验证准确性
  • ❌ 初期资料过多 → ✅ 从 3-5 份核心文档开始

*本技能整合「思考四层次」心法 + 「知识库闭环」工具*

平台分布

OpenClaw

75.22%
按下载量换算626

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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