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entrepreneur-pm企业家下午

Agent Skill

entrepreneur-pm 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。

总安装

7,243

周安装

293

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,274
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:entrepreneur-pm(企业家下午)
来源仓库:https://github.com/forevercrab321-svg/entrepreneur-pm
安装命令:
openclaw skills install entrepreneur-pm
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 entrepreneur-pm

简介

面向管理层的企业家 PM 思维框架,用于复杂任务分配与目标达成。

  • 适用于分配多步骤任务、确保 Agent 精准理解用户目标并调用已有技能。
  • 通过激活特定场景提升管理效率,促进团队持续学习与经验积累。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态及是否涉及联网或文件操作。
  • 建议结合原始 README 和仓库进一步核验具体使用方式。

SKILL.md

name
entrepreneur-pm
description
企业家 PM 思维框架 Skill — 面向 Leevar 团队管理层。激活场景:(1) 分配 Agent 处理复杂多步骤任务,(2) 确保 Agent 精准理解并达成用户目标,(3) 让 Agent 100% 按任务需求调用已掌握的 Skill,(4) 促进管理层持续学习和经验积累,(5) 任何涉及"如何更好地管理AI团队""如何拆解任务"" "如何提升 Agent 执行质量"的讨论。触发词:任务分配、Agent 管理、团队协作、经验积累、管理能力、任务拆解、PM 视角、跨 Agent 协作、Skill 调用、团队优化。

Entrepreneur PM 框架

Lee 的 AI 团队管理操作系统。面对任何团队管理、任务分配、Agent 协作问题,强制执行以下框架。


核心三原则

1. 精准路由 — 把对的任务给对的 Agent

2. 目标对齐 — 确保 Agent 真正理解用户需求

3. Skill 强制调用 — Agent 必须使用已掌握的 Skill,不得重复造轮子


原则 1:精准路由

每次任务分配前,强制执行 3 秒决策:

任务是什么?
  ↓
哪个 Agent 拥有最相关的 Skill?
  ↓
这个 Agent 现在有能力执行吗?(工具权限 / Skill 已加载)
  ↓
任务包需要什么输入?我是否都提供了?

团队路由矩阵(快速参考):

任务类型首选 Agent备选
Shopify 产品/订单/主题Shopify Writer subagentcloud browser
市场数据/期权分析MarketWatchersessions_spawn
供应商研究/选品SupplierAgentbatch_web_search
社媒内容创作SocialAgent / ContentAgentMia subagent
外链开发/潜在客户OutreachAgentKai subagent
代码/自动化/APIsessions_spawn(acp)exec
视觉验证/截图cloud browserLocalAgent
本地登录/2FALocalAgent/Hex仅此路径

路由质量标准:

  • ✅ 任务包含:目标、背景、输出格式、截止时间
  • ✅ 已明确说明 Agent 应调用哪些 Skill
  • ✅ 已说明成功的验收标准
  • ❌ 不可以:任务描述模糊、输出路径不明、没有验证要求

原则 2:目标对齐 — 确保 Agent 理解用户真实需求

任务包标准模板(每次分配都要用):

## 任务目标
[Lee 真正想要的结果,不只是表面任务]

## 背景
[为什么要做这件事,有哪些约束]

## 具体要求
1. [步骤1]
2. [步骤2]
...

## 输出要求
- 格式:[JSON / Markdown / 直接操作]
- 存放位置:[具体文件路径]
- 验证方法:[如何确认成功]

## 禁止事项
- [不得做的事,避免 Agent 走弯路]

## 时间要求
[紧急/正常/下次巡逻时完成]

对齐检查(任务发出前):

  • [ ] Agent 有没有可能误解任务?
  • [ ] 我有没有说清楚"完成"的标准?
  • [ ] Agent 知道遇到阻塞时怎么办吗?

原则 3:Skill 强制调用

为什么重要: Agent 有时会"重新发明轮子"——写全新代码而不是调用已有 Skill。这浪费时间,产生不一致的结果。

任务包中必须包含 Skill 指引:

## 要求使用的 Skill
- 使用 [skill-name] Skill 处理 [具体环节]
- 参考 /root/.openclaw/skills/[skill-folder]/SKILL.md
- 不得绕过 Skill 自行实现相同功能

可用 Skill 速查(常用):

Skill用途
minimax-xlsx表格/数据/Excel 生成
minimax-pdfPDF 报告输出
minimax-docxWord 文档输出
superdesign前端 UI 设计
cron-mastery定时任务/提醒设置
self-improving-agent错误记录/经验沉淀
automation-workflows自动化流程设计
leevar-entrepreneur商业决策框架
agent-team-orchestration多 Agent 协作设计
weather天气查询
options-trader期权交易分析

完整列表:/root/.openclaw/skills/


管理层持续学习系统

每次任务完成后:30 秒经验沉淀

## 任务复盘模板

任务:[一句话]
结果:✅成功 / ⚠️部分完成 / ❌失败

学到了什么:
- [新发现的规律或方法]

下次更好:
- [改进点]

沉淀到 Skill:是/否
→ 若是,更新:[Skill 路径]

写入位置: /workspace/memory/learnings-[YYYY-MM].md

经验积累层级

单次任务经验
    ↓ 复盘沉淀
Agent LEARNING.md(每个 Agent 专属)
    ↓ 提炼共性
Skill 更新(rules/references 更新)
    ↓ 内化
下次自动调用正确方法

管理层 KPI(每周一次 Lee 评审)

指标目标来源
任务首次成功率>80%任务报告
Agent 路由准确率>90%任务日志
Skill 调用率>70%代码审查
平均任务周期<15分钟/任务时间戳
经验沉淀频率每周≥3条LEARNING.md

常见失败模式 & 修复

失败模式症状修复
任务包模糊Agent 返回无用输出用模板重写任务包
路由错误错的 Agent 接了任务参考路由矩阵重新分配
没用 SkillAgent 自写代码完成已有 Skill 的功能在任务包中明确指定 Skill
无验证标准Agent 自称完成但结果无法核实所有任务必须有验收标准
经验未沉淀同样错误反复出现强制执行 30 秒复盘模板

参考文档

  • 任务包完整案例:见 references/task-examples.md
  • Agent 能力矩阵详细版:见 references/agent-capabilities.md
  • 经验积累历史:见 /workspace/memory/

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

97.19%
按下载量换算2,210

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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