Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
开发执行命令clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

openclaw-workflow-architectOpenClaw 工作流架构师

Agent Skill

openclaw-workflow-architect 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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

4,088

周安装

167

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,309
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:openclaw-workflow-architect(OpenClaw 工作流架构师)
来源仓库:https://github.com/thanh01pmt/openclaw-workflow-architect
安装命令:
openclaw skills install openclaw-workflow-architect
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 openclaw-workflow-architect

简介

设计、分解或生成 OpenClaw 工作流代码。

  • 适用于 Lobster 与 OpenProse 等工具的选型建议。
  • 支持复杂流程架构和组件集成,提升开发效率。
  • 安装命令:openclaw skills install openclaw-workflow-architect。
  • 需确认权限范围和维护状态,避免触发文件修改或网络请求。

SKILL.md

name
openclaw-workflow-architect
description
>

OpenClaw Workflow Architect

Nguyên tắc phân tầng cốt lõi

Mọi quyết định thiết kế đều bắt đầu từ hai câu hỏi này:

**"Bước này đang *nói chuyện với AI* để lý luận, hiểu ngữ cảnh, ra quyết định?" → Đó là việc của OpenProse "Bước này đang xác định *điều gì xảy ra sau khi AI đã quyết định*?" → Đó là việc của Lobster**
Lobster làm tốtOpenProse làm tốt
Chạy chuỗi CLI theo thứ tự xác địnhĐọc kỹ năng, lý luận về ngữ cảnh
Cổng phê duyệt trước side effectsTạo và điều phối nhiều tác nhân AI
Truyền JSON giữa các bướcVòng lặp qua danh sách với AI xử lý
Resume với token sau khi approveChạy song song nhiều phiên AI
Kiểm tra schema, lưu fileQuản lý trạng thái giữa các phiên

Đọc references/layering-guide.md để có bảng phân tích chi tiết và danh sách anti-patterns.


Phần 1 — Nhận diện input

Xác định loại input trước khi làm bất cứ điều gì:

  • Mô tả bằng lời (người dùng mô tả yêu cầu chưa có code) → đến Phần 2 (Phỏng vấn)
  • File có sẵn (người dùng cung cấp .lobster, .prose, hoặc code Python/script) → đến Phần 3 (Phân tích)
  • Hỗn hợp → chạy Phần 3 trước, sau đó Phần 2 với thông tin đã phân tích

Phần 2 — Phỏng vấn thiết kế mới

Hỏi lần lượt các câu sau (chỉ hỏi những câu chưa rõ từ ngữ cảnh):

Q1. Quy trình có bao nhiêu bước chính? Bước nào cần con người phê duyệt trước khi tiếp tục?

Q2. Có bước nào cần chạy song song không? (ví dụ: xử lý nhiều bài học cùng lúc, nhiều tác nhân nghiên cứu độc lập)

Q3. Có vòng lặp qua danh sách không? (ví dụ: lặp qua từng bài học, từng file, từng khách hàng)

Q4. Với mỗi bước: đây là bước AI lý luận (cần hiểu ngữ cảnh, ra quyết định) hay bước thực thi xác định (lưu file, gọi CLI, kiểm tra schema)?

Q5. Model đang dùng là gì? Có phải một trong các Prose Complete systems không?

  • Prose Complete: Claude Code + Opus, OpenCode + Opus, Amp + Opus
  • Nếu không (ví dụ: Gemini 3 Flash Preview) → xem cảnh báo tương thích bên dưới

Sau phỏng vấn: Vẽ sơ đồ tầng dạng text, xác nhận với người dùng trước khi chọn mode và sinh file.

Cảnh báo tương thích model

Nếu model không phải Prose Complete system:

⚠️  CẢNH BÁO TƯƠNG THÍCH
Model [tên model] chưa được xác nhận là Prose Complete system.
- File .lobster: hoạt động đầy đủ ✓
- File .prose: có thể không chạy đúng — OpenProse cần model đủ
  năng lực mô phỏng VM khi đọc spec.

Các lựa chọn:
  A. Lobster only — chạy được ngay, AI reasoning qua llm-task
  B. OpenProse only — tiếp tục nhưng cần test thực tế
  C. Auto (mixed) — sinh cả hai, bạn chọn dùng cái nào sau khi test

Chờ người dùng xác nhận mode trước khi tiếp tục.


Phần 3 — Phân tích file có sẵn

Chạy checklist này với mỗi file được cung cấp:

Checklist anti-patterns

  • [ ] Có file Python/script làm cầu nối để đưa context vào LLM?

→ *Triệu chứng:* prepare_prompt.py, build_context.py, script đọc SKILL.md rồi nhét vào prompt → *Vấn đề:* Lobster đang làm việc của OpenProse → *Fix:* Chuyển sang OpenProse session — nó đọc skill file trực tiếp

  • [ ] Có workaround cho vòng lặp (script Python riêng vì "Lobster không có for-loop")?

→ *Vấn đề:* Đang ở sai tầng → *Fix:* OpenProse có for item in list: native

  • [ ] Có tự build logic spawn sub-agent thủ công (inject vào AGENTS.md, tự quản lý state)?

→ *Vấn đề:* Đang tái tạo thứ OpenProse đã có sẵn → *Fix:* OpenProse parallel: block + session isolation

  • [ ] approval: required có đặt trước bước có side effect không?

→ *Nếu không:* lỗi thiết kế nghiêm trọng — side effect có thể chạy mà không có kiểm soát

  • [ ] Dùng tools.allow: ["lobster"] thay vì tools.alsoAllow?

→ *Cảnh báo:* allow là allowlist thuần — có thể vô tình block các core tools khác → *Fix:* Dùng alsoAllow trừ khi chủ ý chạy restrictive mode

  • [ ] Context của phiên chính bị phình to do sub-agent không có isolation?

→ *Fix:* Mỗi OpenProse sub-session có context riêng

Đầu ra phân tích: Trình bày báo cáo ngắn theo cấu trúc:

VẤN ĐỀ: [mô tả]
NGUYÊN NHÂN: [giải thích tại sao đây là anti-pattern]
ĐỀ XUẤT: [cách sửa cụ thể]

Xác nhận người dùng đồng ý với đề xuất trước khi sinh file mới.


Phần 4 — Chọn mode sinh file

Sau phỏng vấn hoặc phân tích, hỏi người dùng chọn một trong ba mode:

Mode A — Lobster only

Khi nào phù hợp:

  • Model không phải Prose Complete
  • Quy trình chủ yếu là thực thi xác định, ít AI orchestration phức tạp
  • Cần chạy được ngay, không muốn phụ thuộc vào OpenProse runtime

Cách sinh:

  • Một file .lobster chính làm orchestrator
  • Các bước AI reasoning → dùng llm-task với schema rõ ràng
  • Vòng lặp → Python/CLI script nhỏ emit JSON list, Lobster xử lý
  • Multi-step → nhiều file .lobster gọi nhau có cấu trúc

Mode B — OpenProse only

Khi nào phù hợp:

  • Model là Prose Complete system
  • Quy trình nặng về AI orchestration, multi-agent, parallel execution
  • Không có side effects phức tạp cần approval gate Lobster

Cách sinh:

  • Một file .prose chính
  • Các bước thực thi đơn giản xử lý trực tiếp trong session
  • Ghi chú # COMPATIBILITY: ở đầu file nếu model chưa được xác nhận

Mode C — Auto (mixed)

Khi nào phù hợp:

  • Quy trình phức tạp có cả AI orchestration lẫn side effects cần kiểm soát
  • Muốn tận dụng điểm mạnh của cả hai

Cách sinh (thứ tự bắt buộc):

  1. Sinh .prose làm tầng điều phối trước
  2. Xác định các điểm gọi Lobster trong .prose
  3. Sinh từng .lobster tương ứng sau
  4. Sinh thêm fallback-orchestrator.lobster nếu model không phải Prose Complete

Phần 5 — Sinh file vào workspace

Cấu trúc thư mục chuẩn

workflows/
├── [tên-quy-trình].prose          # Mode B hoặc C
├── [tên-quy-trình].lobster        # Mode A hoặc C
├── gates/
│   └── [tên-gate].lobster         # Các cổng phê duyệt tái sử dụng
└── workers/
    └── [tên-worker].lobster       # Các worker con

Quy trình sinh file

1. Kiểm tra thư mục workflows/ — tạo nếu chưa có
2. [Mode A] Sinh .lobster chính → sinh workers/ nếu cần
3. [Mode B] Sinh .prose → thêm ghi chú tương thích nếu cần
4. [Mode C] Sinh .prose → sinh .lobster được gọi bởi .prose → sinh workers/
5. Báo cáo danh sách file đã tạo
6. Hướng dẫn lệnh chạy cụ thể

Template ghi chú tương thích (dùng cho Mode B/C với non-Prose Complete)

# ============================================================
# COMPATIBILITY NOTE
# Model: [tên model] — chưa xác nhận là Prose Complete system
# .lobster files: hoạt động đầy đủ ✓
# .prose files: cần test thực tế — xem fallback-orchestrator.lobster
#               nếu .prose không chạy đúng
# Prose Complete systems: Claude Code + Opus, OpenCode + Opus, Amp + Opus
# ============================================================

Checklist trước khi lưu file

  • [ ] approval: required đặt trước mọi bước có side effect
  • [ ] Dùng alsoAllow thay vì allow
  • [ ] Có timeoutMsmaxStdoutBytes cho mọi Lobster call
  • [ ] Mọi bước Lobster có id duy nhất
  • [ ] File .proserequires:ensures: rõ ràng (Mode B/C)
  • [ ] Worker files nhận đủ context cần thiết qua args hoặc stdin

Tham chiếu nhanh

Cần tra cứuĐọc file
Cú pháp đầy đủ .lobster, tham số runtime, approval flowreferences/lobster-spec.md
Cú pháp .prose, state modes, slash commandsreferences/openprose-spec.md
Bảng phân tầng chi tiết, danh sách anti-patternsreferences/layering-guide.md
Ví dụ hoàn chỉnh curriculum pipelinereferences/examples/

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

96.18%
按下载量换算1,259

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install openclaw-workflow-architect 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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

继续浏览同类 Skills