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knowledge-explainer知识讲解员

Agent Skill

knowledge-explainer 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

2,820

周安装

113

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

913
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:knowledge-explainer(知识讲解员)
来源仓库:https://github.com/wangjiaocheng/knowledge-explainer
安装命令:
openclaw skills install knowledge-explainer
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 knowledge-explainer

简介

知识讲解员将复杂知识点拆解为原子概念,并按依赖关系逐一讲解定义、公式与常见误区。

  • 适用于教学备课、自学辅导、概念梳理等需要深度解析的场景,支持多学科知识体系构建。
  • 通过自然语言触发,如“解释XX”“拆解概念”,自动组织讲解逻辑并串联回原始问题。
  • 使用前应确认是否允许调用外部资源,以及讲解内容是否会生成持久化学习记录。
  • 注意其讲解基于预设知识库,若涉及前沿或争议性话题,需人工复核准确性。

SKILL.md

name
knowledge-explainer
author
王教成 Wang Jiaocheng (波动几何)
description
>-
Triggers
讲解、解释、拆解概念、原子概念、知识体系、知识点分析、explain this、break down、teach、knowledge。

Knowledge Explainer — 知识点原子化讲解

目的

将任意知识点拆解为不可再分的原子概念,按认知依赖关系排序,对每个原子概念进行专业级讲解(定义、公式、推导、定量分析、误区辨析),最终从原子概念推导回原始问题的完整解答。

工作流程

Step 1: 确定知识点与边界

  • 明确要讲解的知识点
  • 确定学科领域(物理、数学、化学、经济、计算机等)
  • 确定讲解深度:入门 / 大学 / 研究生 / 专业
  • 确定是否需要前置知识(如有,先简要说明)

Step 2: 原子概念拆解

将知识点分解为不可再分的最小概念单元。每个原子概念必须满足:

  • 不可再分性:无法在不丢失含义的前提下进一步拆分
  • 独立性:每个概念自身含义完整
  • 必要性:缺少任何一个都会导致知识点不完整

输出为原子概念表:

| # | 原子概念 | 定义(一句话精确表述) |
|---|---------|----------------------|
| ① | ... | ... |

标注概念间的依赖关系链:① → ② → ③...(必须按顺序理解)

Step 3: 逐个原子概念专业讲解

对每个原子概念按以下结构讲解:

3.1 定义

  • 精确的形式化定义
  • 国际单位制单位和量纲
  • 适用条件和边界

3.2 数学表达

  • 核心公式(使用 LaTeX 格式)
  • 变量说明表(符号、名称、单位、取值范围)
  • 公式的推导过程(非直接给出,要从更基础的原理推导)

3.3 物理直觉 / 逻辑直觉

  • 用类比或直觉解释为什么公式长这样
  • 量级估算:给出具体数值帮助建立直觉
  • 极端情况分析:公式在某些极限下是否退化到已知结论

3.4 常见误区

  • 列出 2-3 个最常见的误解
  • 给出正确表述和错误表述的对比
  • 解释误区产生的原因

Step 4: 概念间关联

  • 明确原子概念之间的逻辑关系(推导、并列、因果)
  • 用公式推导链连接相邻概念
  • 标注哪些概念可以推广到更广泛的领域

Step 5: 串联回原始问题

从第一个原子概念出发,沿依赖链逐步推导,最终回到原始问题并给出完整、严谨的解答。

要求:

  • 推导链完整,不得跳跃
  • 最终结论用一段精确的总结陈述
  • 可选:给出该知识点的延伸方向(更高阶的相关理论)

输出格式

整个讲解输出为结构化 Markdown 文档:

# [知识点标题]

## 1. 原子概念拆解
[原子概念表 + 依赖关系]

## 2. 逐个原子概念讲解
### ① [概念名]
[定义 + 数学表达 + 直觉 + 误区]
### ② [概念名]
...

## 3. 串联:从原子概念回到完整问题
[推导链 + 最终结论]

## 4. 延伸(可选)
[更高阶理论方向]

质量标准

  • 定义精确:不使用模糊表述,优先使用形式化语言
  • 公式完备:关键结论必须有公式支撑,不是定性描述
  • 推导可验证:每一步推导都可以独立验证
  • 误区有根有据:误区不是臆造的,必须基于真实的学习痛点
  • 量级具体:给出具体数值而非"很大""很小"
  • 边界明确:说明公式/理论的适用范围和失效条件

跨领域适配

不同学科领域的讲解侧重点调整:

领域侧重
物理公式推导 + 极端情况 + 物理直觉
数学严格证明 + 反例 + 推广
化学分子机制 + 反应方程 + 实验现象
经济模型假设 + 均衡分析 + 现实偏离
计算机算法复杂度 + 正确性证明 + 工程权衡
生物机制 + 实验证据 + 进化逻辑

不适用场景

  • 纯观点讨论(无明确知识点)
  • 超出当前学科共识的前沿问题
  • 需要实时数据或实验验证的问题

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

75.1%
按下载量换算686

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

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。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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