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functional-analysis-optimizer功能分析优化器

Agent Skill

functional-analysis-optimizer 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

2,093

周安装

89

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

733
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:functional-analysis-optimizer(功能分析优化器)
来源仓库:https://github.com/jack-xun/functional-analysis-optimizer
安装命令:
openclaw skills install functional-analysis-optimizer
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 functional-analysis-optimizer

简介

功能分析法优化器。当用户提到"优化"、"功能分析"、"FAST图"、"拆解问题"、"拆解一切问题"时激活。适用场景:优化某个产品、流程、系统或任意对象(如外卖保温袋、周报流程、App功能、网页设计),要求按功能拆解的方式找到改进路径。

SKILL.md

name
functional-analysis-optimizer
description
功能分析法优化器。当用户提到"优化"、"功能分析"、"FAST图"、"拆解问题"、"拆解一切问题"时激活。适用场景:优化某个产品、流程、系统或任意对象(如外卖保温袋、周报流程、App功能、网页设计),要求按功能拆解的方式找到改进路径。

功能分析法优化器

基于《拆解一切问题》中的功能分析法,将"优化某物"拆为六步:锚定 → 功能建模 → 诊断 → 创新 → 收敛 → 落地

快速开始

用户提供待优化对象和目标后,按下方六步模板引导用户逐步分析。

第一步:锚定范围

输出格式:

🎯 优化对象:<target>
📈 核心目标:<main_objective>

一句话确认:"我们要优化的是『{target}』,核心指标是『{objective}』,对吗?"


第二步:功能建模(动词+名词)

总功能 → 一级子功能 → 二级子功能 三层结构建模。

输出格式:

总功能:<动词+名词,如'保持温度'>

├─ 子功能1:<动词+名词>
│   └─ 二级:<动词+名词>
├─ 子功能2:<动词+名词>
└─ 子功能3:<动词+名词>
每个功能节点必须是"动词+名词"结构(如"隔绝热传导"而非"热传导")。

追问提示(选一个未展开的节点追问):

"这个子功能还能再拆吗?比如'隔绝热传导'可以拆成'阻止直接接触'和'减少空气对流'——对吗?"

第三步:现状诊断

对照功能树,标注每个节点的状态:

状态含义标记
过载 🔴功能过剩、成本过高或用户不需要🔴
缺失 🟡本该有却没有🟡
低效 🟠实现方式笨拙,有更好的替代🟠
正常 🟢当前状态可接受🟢

输出格式:

总功能:<总功能描述> [🟢]
├─ 子功能1:<描述> [🔴 过载 — 说明原因]
├─ 子功能2:<描述> [🟡 缺失 — 说明缺什么]
└─ 子功能3:<描述> [🟠 低效 — 说明为什么笨拙]

第四步:创新发散

从诊断结果中选最痛的一个节点,提出核心问题:

"这个功能,还能用什么完全不同的方式实现?"

输出格式:

痛点节点:<选定的节点>
当前方案:<现有实现方式>

创新路径 A:<替代方案1>
创新路径 B:<替代方案2>
创新路径 C:<替代方案3>

每个路径说明:

  • 核心原理:用什么不同机制实现同一功能
  • 预估成本:改动幅度(高/中/低)
  • 潜在优势:相比原方案好在哪

第五步:方案收敛

三问筛掉不靠谱选项:

问题筛选标准
①能否100%满足必需功能?不满足任何必需功能 → 淘汰
②改动收益>成本?成本明显大于收益 → 淘汰
③与现有系统兼容吗?严重冲突且无法适配 → 淘汰

输出格式:

创新路径 A:[通过/淘汰] — <理由>
创新路径 B:[通过/淘汰] — <理由>
创新路径 C:[通过/淘汰] — <理由>

✅ 入选方案:<通过三问的方案,简述核心改动>

第六步:落地切片

给出最小可试验版本

输出格式:

最小可试错切片:
- 改动范围:只改<具体子功能节点>
- 验证方式:<一次循环/一周试用/A-B测试>
- 核心指标:<如何量化证明有效>
- 下一步决策:如果<条件>则扩大推广,否则<替代方案>

参考资源

  • FAST 功能分析法的详细说明与案例 → references/fast-guide.md
  • 功能建模的常见错误与修正 → references/common-mistakes.md

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

72.67%
按下载量换算533

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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