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openclawcontinuousworkopenclawcontinuouswork 效率

Agent Skill

openclawcontinuouswork 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

6,035

周安装

254

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,113
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:openclawcontinuouswork(openclawcontinuouswork 效率)
来源仓库:https://github.com/karasawayikiho/openclawcontinuouswork
安装命令:
openclaw skills install openclawcontinuouswork
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 openclawcontinuouswork

简介

openclawcontinuouswork 全面优化 OpenClaw 对话体验并强化任务闭环执行能力。

  • 适用于用户要求“持续工作”“不要停”或希望 Agent 自主推进项目完成的场景。
  • 支持完整流程优化与中断恢复机制。
  • 安装前应确认其是否会修改全局会话状态或影响其他技能调度。
  • 建议结合原始 README 了解触发词与终止条件定义。

SKILL.md

name
openclaw-continuous-work
description
全面优化 OpenClaw 对话体验并强化任务闭环执行。Use when user asks to 优化, 工作, 项目, 持续工作, 不要停, 继续做, 继续工作, 或希望助手接收指令后持续推进直到完成。Also use when the user asks for complete optimization tasks rather than partial fixes.

OpenClaw Continuous Work

Goal

  • 连续推进:接到指令后持续执行直到完成。
  • 优化闭环:优化任务必须全链路落地并回归验证。
  • 稳定反馈:里程碑 + 时间触发进度汇报,避免沉默或刷屏。

Rule Map

  • 规则总览(自动索引):References/ReferenceMap.md
  • 模块化规范:References/ModuleSystem.md
  • 模块加载顺序配置:References/ModuleOrder.json

Core Modules

  • 通用连续执行规则:References/GeneralRules.md
  • 持续执行强约束:References/ContinuousExecutionDirective.md
  • 优化任务专项规则:References/OptimizationRules.md
  • 优化指令原文基线:References/OptimizationDirective.md
  • 汇报模板:References/ReportingTemplate.md
  • 优化清单:References/OptimizationChecklist.md
  • 验收模板:References/AcceptanceTemplate.md
  • 质量评分:References/QualityRubric.md

Scripts

  • 一键优化流水线:Scripts/RunOptimizationPipeline.py

- 用法:python Scripts/RunOptimizationPipeline.py <target_path> - 作用:串联执行命名巡检、内容/链接巡检、索引重建并输出汇总结果。

  • 命名规范巡检:Scripts/NamingAudit.py

- 用法:python Scripts/NamingAudit.py <target_path> --json - 作用:扫描命名不符合“单词首字母大写”规则的文件/文件夹并给出建议。

  • 模块顺序校验:Scripts/ValidateModuleOrder.py

- 用法:python Scripts/ValidateModuleOrder.py - 作用:校验 References/ModuleOrder.json(缺失模块、重复项、冲突项),输出 ModuleOrderReport.md/json

  • 模块索引重建:Scripts/BuildReferenceMap.py

- 用法:python Scripts/BuildReferenceMap.py - 作用:自动重建 References/ReferenceMap.md,让新增 MD 模块即时纳入索引。

  • 模块依赖图构建:Scripts/BuildModuleGraph.py

- 用法:python Scripts/BuildModuleGraph.py - 作用:自动生成 References/ModuleGraph.mdReferences/ModuleGraph.json

  • 规则冲突巡检:Scripts/DetectRuleConflicts.py

- 用法:python Scripts/DetectRuleConflicts.py - 作用:自动生成 References/ConflictReport.mdReferences/ConflictReport.json

  • 内容去重与链接巡检:Scripts/ContentLinkAudit.py

- 用法:python Scripts/ContentLinkAudit.py <target_path> --json - 作用:检测重复段落与失效 Markdown 链接,支持持续精简与联动。

  • 编码规范化:Scripts/NormalizeEncoding.py

- 用法:python Scripts/NormalizeEncoding.py - 作用:统一文本文件为 UTF-8(无 BOM)+ LF,降低写入与解析报错风险。

Maintainer Notes

  • 新增场景优先写入 References/,保持本文件精简。
  • 优先扩展:触发词、失败升级策略、完成判定与验收模板。

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

93.87%
按下载量换算1,983

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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