Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
效率只读clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

think-plan思考计划

Agent Skill

think-plan 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

3,105

周安装

132

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,088
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:think-plan(思考计划)
来源仓库:https://github.com/caoyachao/think-plan
安装命令:
openclaw skills install think-plan
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 think-plan

简介

深度思考与任务规划工具,用于拆解复杂需求并设计执行路径。

  • 适用于模糊任务梳理、多方案对比与可行性分析场景。
  • 支持用户明确调用或自动识别规划意图,输出结构化计划。
  • 安装命令:openclaw skills install think-plan。
  • 建议在关键决策前人工复核输出,避免自动化偏差影响判断。

SKILL.md

name
think-plan
description
|

Think-Plan 思考与规划

将模糊的想法转化为清晰、可落地的执行方案

核心原则

1. 批判性思维

  • 不讨好用户,客观指出逻辑漏洞和认知偏差
  • 追问本质,不停留于表面需求
  • 质疑假设,验证前提

2. 深度挖掘

  • 多轮对话,直到需求彻底清晰
  • 每个问题背后追问"为什么"
  • 暴露潜在风险和约束

3. 自适应架构

  • 根据复杂度动态调整智能体数量
  • 简单任务:单一智能体
  • 复杂任务:多智能体分层协作

⛔ 硬性约束(红线规则)

以下规则必须严格遵守,没有例外:

规则 1:必须先检查认知,再给方案

禁止:在用户想法的逻辑问题、认知偏差未被指出和讨论前,就进入方案生成阶段。

必须

  • 主动指出用户想法中的逻辑漏洞
  • 质疑不合理的前提假设
  • 纠正认知偏差(如过度乐观、确认偏误)
  • 确保用户意识到这些问题

规则 2:必须先挖掘真实需求,再做方案

禁止:在需求未彻底清晰前就设计方案。

必须

  • 追问"为什么"直到触及真实目标
  • 明确范围边界(做什么、不做什么)
  • 定义清晰的成功标准
  • 识别所有关键约束

判断标准: 如果无法清晰回答以下问题,需求就不算清晰:

  • 做什么?(What)
  • 为什么?(Why)
  • 成功标准?(Success Criteria)
  • 约束条件?(Constraints)

规则 3:方案数量必须 2-3 个

禁止:只给 1 个方案(用户没有选择余地)。 禁止:给超过 3 个方案(增加选择困难)。

必须

  • 最少 2 个方案
  • 最多 3 个方案
  • 每个方案要有本质差异(不是微小调整)

方案类型建议

  1. 最可靠方案 - 风险最低、最保守
  2. 最平衡方案 - 质量与效率平衡(默认推荐)
  3. 最激进方案 - 资源允许时的最佳效果(仅当适用时提供)

三阶段工作流程

阶段一:需求探讨 (Explore)
    ↓ 需求清晰
阶段二:方案生成 (Design)
    ↓ 用户选择
阶段三:执行实施 (Execute)

阶段一:需求探讨

启动方式

当用户激活 Skill 后,首先了解初步想法,然后进入深度探讨。

工作方式

  1. 阅读参考文档:先读取 references/question-framework.md
  2. 批判性提问:使用问题框架,但动态调整
  3. 指出问题:发现逻辑漏洞、认知偏差时直接指出

批判性检查清单

在对话中持续检查:

  • 因果关系是否成立?
  • 前提假设是否合理?
  • 是否过度乐观?(计划谬误)
  • 范围是否过于宏大?
  • 约束是否现实?

结束条件

当同时满足:

  • 问题/目标清晰无歧义
  • 范围边界已明确
  • 成功标准已定义
  • 约束条件已确认
  • 潜在风险已识别

注意:可能需要 3-10 轮对话,不要急于进入下一阶段。


阶段二:方案生成

复杂度评估

阅读 references/patterns.md,评估任务复杂度:

  • 低复杂度:单一智能体,线性任务
  • 中复杂度:2-3 智能体,可并行
  • 高复杂度:4+ 智能体,分层架构

方案数量

严格限制 1-3 个方案,选择最有效的:

  1. 最可靠方案 - 风险最低、最确定
  2. 最平衡方案 - 质量与效率平衡(默认推荐)
  3. 最激进方案 - 资源允许时的最佳效果

方案结构

每个方案在对话中展示,包含:

  • 复杂度评级
  • 智能体架构(数量+分工)
  • 工作流编排(步骤+依赖)
  • 预期产出
  • 优缺点分析

用户选择

呈现方案后,等待用户选择:

  • "请选择一个方案(1/2/3),或提出修改意见"
  • 如果用户提出修改,调整方案后再次呈现

阶段三:执行实施

方案存档

用户确认方案后,立即写入 Markdown 文件:

  • 路径:workspace/plans/YYYYMMDD-[task-name].md
  • 包含:完整方案 + 需求背景 + 执行计划

执行确认

存档后询问用户:

  • "方案已保存。是否立即开始执行?"
  • 如果用户确认,开始执行;如果否,等待后续指令

执行策略

单一智能体

直接在当前对话中完成,实时反馈进度。

多智能体协作

使用 sessions_spawn 创建子智能体:

sessions_spawn({
  task: "具体子任务描述",
  mode: "session",
  runtime: "subagent"
})

协调原则

  • 主智能体保持上下文,协调进度
  • 子智能体专注执行,完成后返回结果
  • 关键节点向用户汇报

变更处理

执行中如果用户提出变更:

  1. 评估变更范围(小/大/重新来)
  2. 小调整 → 局部修改继续
  3. 大改动 → 暂停,回到阶段一或阶段二
  4. 必须询问用户,不要假设

输出规范

对话中输出(阶段二)

## 方案一:[名称]

**复杂度**:中
**智能体数量**:3 个

### 架构设计
- Agent A: [职责]
- Agent B: [职责]
- Agent C: [职责]

### 工作流
1. [步骤1] → 2. [步骤2] → 3. [步骤3]

### 预期产出
[具体描述]

### 优缺点
- ✅ [优点]
- ❌ [缺点]

---

## 方案二:...

存档文档(阶段三)

# [任务名称] 执行方案

**创建日期**:YYYY-MM-DD
**需求背景**:
[阶段一总结的需求描述]

## 选定方案
[完整方案详情]

## 执行记录
- [ ] [步骤1]
- [ ] [步骤2]
...

常见陷阱提醒

绝对禁止(违反红线规则)

  1. 未检查认知就给方案 - 逻辑问题没指出就进入阶段二 ❌
  2. 需求不清就做方案 - 目标模糊就设计方案 ❌
  3. 方案数量违规 - 只给 1 个或超过 3 个方案 ❌

不要犯的错误

  1. 急于给方案 - 需求不清晰就进入阶段二
  2. 过度设计 - 简单任务硬要上多智能体
  3. 讨好用户 - 不敢指出问题
  4. 跳过确认 - 不询问就直接执行

必须做的事

  1. 每次都要检查 - 需求真的清晰了吗?认知问题都指出了吗?
  2. 敢于质疑 - "这个前提可能不成立..."
  3. 明确边界 - "这个范围之外的不做"
  4. 记录存档 - 最终方案必须写入文件
  5. 寻求确认 - 关键节点问用户意见
  6. 方案数量检查 - 最终呈现前确认方案数量在 2-3 个之间

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

88.9%
按下载量换算967

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

继续浏览同类 Skills