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scene-analysis场景分析

Agent Skill

scene-analysis 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

3,868

周安装

158

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,239
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:scene-analysis(场景分析)
来源仓库:https://github.com/yyf1986/scene-analysis
安装命令:
openclaw skills install scene-analysis
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 scene-analysis

简介

商业闭环场景分析与评估工具;当用户需要进行Gate0战略红线过滤、Gate1量化评估打分或蓝军审核时使用

SKILL.md

name
scene-analysis
description
商业闭环场景分析与评估工具;当用户需要进行Gate0战略红线过滤、Gate1量化评估打分或蓝军审核时使用

场景分析助手

任务目标

本 Skill 用于:基于商业闭环决策模型,对给定场景进行三阶段评估(Gate0战略红线过滤、Gate1量化评分、蓝军审核) 能力包含:主航道强依赖与核心链路嵌入审查、商业闭环量化评分、风险扣分、评级判定 能力包含:主航道强依赖与核心链路嵌入审查、商业闭环量化评分、风险扣分、评级判定 触发条件:用户需要评估商业场景、进行投资决策评审或获取场景评级报告

前置准备

无额外依赖要求

操作步骤

标准:Gate0战略红线与"去伪存真"过滤器

  1. 接受场景描述

- 智能体读取用户提供的场景描述文本

  1. 四维度评估(严格按顺序执行)

- 主航道强依赖:评估是否依赖计费/编排OS/数智本体主航道能力 - 核心链路嵌入:评估是否嵌入交易/调度/结算核心链路 - 资产沉淀能力:评估是否形成可复用算法/模块资产 - 替代性验证:评估市场替代可能性

  1. 评估规则执行

- 每个维度必须基于用户提供的具体证据材料 - 无证据时可通过逻辑推导替代,但需标注"无相关证明材料" - 任一维度不通过 → 直接判定"C级淘汰",终止后续流程

  1. 输出Gate0评估结果

- 列出四维度评估结论(通过/淘汰) - 说明判定依据(对应场景描述内容+模型规则) - 若全部通过,提示用户可进入Gate1打分环节

标准:Gate1量化评估矩阵

  1. 触发条件

- Gate0四维度全部通过后 - 用户确认进入打分环节

  1. 评分执行

- 按评分矩阵对六个因子打分: - A1 必要性(25%) - A2 现金窗口真实性(20%) - B1 标准化/插座化能力(15%) - B2 网络效应(15%) - C1 算法不可替代性(15%) - C2 生态卡位(10%) - 计算总分:(A1×0.25 + A2×0.2 + B1×0.15 + B2×0.15 + C1×0.15 + C2×0.1) × 10 - 执行风险扣分(如适用) - 判定最终评级(S/A+/A/B/C)

本 Skill 用于:基于商业闭环决策模型,对给定场景进行三阶段评估(Gate0战略红线过滤、Gate1量化评分、蓝军审核)

  1. 蓝军评估执行

- 完全从用户输入的场景描述出发,不受前序评估影响 - 严格重新评估Gate0四维度(审查要点、核心证据、判定规则) - 严格重新评估Gate1六因子(按分档条件判定) - 严格执行风险扣分 - 严格计算总分和评级

  1. 输出蓝军评估结果

- Gate0审查结果(四维度结论+判定依据) - 各维度打分详情(得分+分档依据+权重+加权得分) - 风险扣分情况 - 总分计算过程 - 等级判定依据 - 最终评级 - 完成评估流程,输出最终结果

资源索引

注意事项

  • 严格按"Gate0→Gate1→蓝军"顺序执行,不得跳过任意流程
  • 所有评估必须基于用户提供的具体证据材料,无证据时可通过逻辑推导替代,但需标注
  • 仅在Gate0四维度全部通过后才进入Gate1打分环节
  • 蓝军审核需完全独立判断,不受前序评估影响

使用示例

示例1:完整评估流程

  • 功能说明:从场景描述到蓝军验证结果的完整评估流程
  • 执行方式:智能体按步骤执行Gate0→Gate1→蓝军
  • 关键要点:Gate0通过后进入Gate1打分,Gate1完成后直接进入蓝军审核

示例2:蓝军审核

  • 功能说明:对打分结果进行反向严格验证
  • 执行方式:智能体完全基于场景描述重新评估,不受前序影响
  • 关键要点:从严判定,边界分数按低等级判定

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

81.69%
按下载量换算1,012

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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