安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install compulsory-knowledge-load
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 compulsory-knowledge-load。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

强制知识加载是一种可重复使用的工作流，用于防止 AI 智能体在已有相关技能、项目资料、过往成果或经验教训的情况下，仍从头开始重要任务。在执行会产生成果的任务前，智能体会扫描可用的知识来源，加载一至三项相关内容，并将其运用到成果中。
这套 Openclaw Skills 工作流适用于软件开发、写作、分析、报告、规划和设计等任务，并要求在交付时附上一条简短的使用说明。任务完成后，智能体可以将新的经验教训或成功方法记录到相应的技能或项目参考资料中，让积累的知识在未来工作中继续发挥作用。

应用场景

开始一项实质性的编码任务时，代码仓库可能包含项目说明、团队规范或已知错误记录。
起草报告、提案或业务分析时，应参考领域专业知识、历史案例或既定要求。
创作小说、剧本或其他内容时，可借助现有研究资料、风格参考和写作技能来指导成果。
处理设计、运营或内容工作时，必须遵循设计系统、平台规则或以往决策。
为智能体或配置文件引入一致的工作前知识加载和交付检查流程。
任务结束后记录有用的新发现或错误，以便未来工作借鉴这些经验。

工作原理

判断工作流是否适用。 将其用于有交付成果的非简单任务；闲聊、查询时间或只需一句话回答的问题明确不在适用范围内。
行动前扫描相关资料。 查看可用技能和任务专属来源，例如项目参考文件夹、过往审查记录、知识库笔记、记忆以及类似任务的产出。控制初始扫描范围；指南建议在两分钟内列出候选资料。
选择并加载一至三个候选项。 使用 skill_view(name) 阅读完整技能，使用 read_file 检查知识文件中的相关章节，或重点查看经验文档中的教训、限制、标准和陷阱。适当时使用可用的领域专用加载器。
在交付成果中应用已加载的资料。 至少让输出中一个可识别的部分体现所加载的知识，例如编码规范、已知错误的变通方法、历史案例或写作技巧。
自我检查并报告使用情况。 指明使用了哪些资料，以及它们影响了输出的哪些部分。如果不存在相关资料，应记录知识缺口，而不要声称加载过资料。
完成知识闭环。 任务完成后，将新的经验教训或可复用方法添加到相关技能或项目参考资料中。如果某个领域没有现有资料，应将任务中的有用经验记录为初始参考。

配置指南

将此技能的 SKILL.md 复制到目标智能体配置文件的 skills/ 目录中。
在首个实质性任务开始前，确认该配置文件可以在哪里找到相关技能、项目参考资料、知识库内容、记忆和过往交付成果。
确认智能体能够使用工作流提及的操作，例如 skills_list、skill_view(name) 和 read_file。这些被描述为智能体工具；文档未提供 shell 安装命令，也未定义其实现方式。
交付时，要求提供一行使用说明，格式为：Knowledge used: [item], applied in [specific part of the deliverable].
工作结束后，按照团队现有的编辑流程，将新的经验教训保存到相应的技能或项目经验文件中。

未指定 CLI 安装程序。通过复制 SKILL.md 进行安装

到目标智能体配置文件的 skills/ 目录中。

数据架构

此技能定义的是发现和重用流程，而非固定的生成文件格式。它要求智能体搜索现有资料，并在任务完成后更新相应的领域专属知识来源。
来源类型 技能中描述的示例 用途
智能体技能 通过名称和描述发现的技能；编码、写作或领域技能 选择相关候选项，并使用 skill_view(name) 加载技能内容
项目参考资料 材料、参考资料、历史经验、陷阱、审查报告、AGENTS.md 阅读相关指导，并将其应用于当前任务
知识库 领域笔记和积累的工作成果，包括 Obsidian 知识库 检索已确立的领域知识和以往成果
记忆 相关经验、模型或流程中的陷阱，以及用户偏好 工作时使用适用的上下文
历史交付成果 类似任务的输出和结论 重用相关方法、示例或发现
任务后补充内容 经验教训、应避免的错误和可重复使用的成功方法 更新相关技能，或添加项目经验参考资料
交付时必须附带简洁的追溯说明，指出使用了哪些知识以及应用在何处。如果扫描后没有发现相关资料，应记录知识缺口；任务完成后，如果新经验可复用，则添加一条简要参考资料。

高级特性

跨领域工作流：
将相同的扫描、加载、应用和检查流程用于写作、开发、分析、报告、设计、运营及其他能产出交付成果的任务。
有界发现：
将初始候选资料搜索控制在实际可行的两分钟目标内，帮助智能体避免在开始工作前陷入研究。
明确的应用证据：
要求注明资料来源及其在交付成果中的具体位置，让知识重用可供审查，而非仅凭假定。
知识缺口处理：
区分知识库确实为空与扫描不完整两种情况，并在缺少有用经验时要求任务结束后添加参考资料。
持续改进：
鼓励将错误转化为预防规则，将成功方法转化为可复用步骤，并存入相关技能或项目文件。
团队审查惯例：
建议在每项实质性任务的交接中使用统一的使用说明，以便审查者确认是否确实使用了以往知识。
与现有系统集成：
可与领域专用加载器和既有知识治理实践协同工作；此技能本身专注于加载和应用知识，而知识持久化由领域技能负责。

name: compulsory-knowledge-load slug: compulsory-knowledge-load displayName: 强制弹药装载·动手前先装上沉淀 summary: 让 AI 在动手前先扫描并装载已有沉淀（技能/知识/经验），避免从零开始、重复造轮子；产出中必须体现装载痕迹。 license: MIT version: 1.0.2 author: 初五数智 description: Use when 接到任何实质任务（写作/剧本/编程/报告/业务）动手前. 强制装载精华知识/技能≥1再执行。 强制弹药装载（通用版 v1）

老板钦定 2026-09-09：知识库/技能库建了一堆，智能体动手时却常"从零开始"——沉淀没被调用=死资产。 本skill强制：任何实质任务动手前，必须扫描并装载≥1项相关沉淀（技能/知识/经验），并在产出中实际用上。 原型：小说域"弹药装载机制"（gen_ammo.py）——现抽为全领域通用铁律，供军团所有智能体安装（0乾/小九/开发/方案…）。

一、触发条件
一切非闲聊的实质任务：写小说/剧本/文案、软件开发、数据分析、方案报告、尽调、设计、运营、文档……
只要任务有"产出物"，就必须过本流程
纯闲聊/查时间/一句问答不触发
二、强制三步（缺一不可，违反=不合格交付）
第一步 弹药扫描（先扫再想，禁止直接动手）
skills_list 扫全部可用技能，按名称/描述找出与本任务相关的候选
扫本任务的"弹药源"：
项目目录内的 素材/、参考/、历史经验/、坑文档/、评审报告/
Obsidian知识库中本领域沉淀（军团记忆/工作成果）
记忆 memory 中相关经验条目（模型坑/流程坑/老板偏好）
历史同类任务产物（上次同类任务怎么做的、结论是什么） 2分钟内列候选清单（别陷进扫描里出不来） 第二步 弹药装载（必须选≥1并加载内容）
从候选选最相关的1-3项并真加载：
技能 → skill_view(name) 读全文
知识文件 → read_file 读关键节；有弹药装载器的域调它（小说域：gen_ammo.py ammo_for()；其他域自建同型装载器）
经验文档 → 重点读"教训/红线/规范/踩坑"部分
没有加载任何沉淀就开工 = 违规（等于不体检上手术台）
若该域确实无沉淀 → 记录"弹药空白"，任务完成后补沉淀（见四）
第三步 应用与自证（用到产出里，交付时说明）
把装载的弹药实际织进产出，至少1处可指认：
写作 → 时代细节/母题配额/结构手法/人物弧光 至少1处来自装载素材
编程 → 复用团队规范/规避已知坑/采用沉淀的架构与命令
方案/报告 → 引用历史案例数据/已知红线/领域框架
交付时说明一句："本任务应用了{技能/知识名}：用在了{具体哪里}"
自查三问：
我装载了哪项沉淀？（叫得出名字）
它用在了产出的哪个部分？（指得出来才算数）
若没用上——这任务真没有相关沉淀，还是我没扫到？（没扫到=回去扫）
三、弹药源地图（通用模板，各域按表自填）
任务域 弹药源示例
网文/剧本 写作技能群(novel-session-pipeline/novel-writing/humanizer等)、项目素材库(历史尽调/拆书库)、gen_ammo.py、母题配额表、病变总表
软件开发 编码规范技能(commit-commands/code-anti-entropy等)、团队坑文档、历史bug库、项目AGENTS.md
方案/尽调/报告 领域技能(尽调/合规/税务等)、历史案例文档、数据报告、红线清单、老板偏好记忆
设计/内容 设计系统、风格参考、竞品拆解、平台规则(番茄/公众号/抖音)
（各域自填）
四、沉淀闭环（干完活弹药回仓，越用越厚）
任务中新学到的/踩的坑/有效手法 → 更新对应skill（skill_manage patch）或追加项目经验文件
本次若是"弹药空白"域 → 任务结束后补建最小弹药包（先把这次的经验写成参考）
沉淀原则：错误教训写成"下次别…"式规则，成功手法写成可复用步骤，都进对应skill而非只留会话
五、团队安装与检查
安装：把本skill（SKILL.md）拷进目标智能体的 skills/ 目录（各profile的skills/下）
装完第一个实质任务前，先跑一遍"弹药扫描"熟悉本域弹药源在哪
军团统一汇报格式：每份任务交付带一行"弹药使用：用了X，用在Y"——主脑/军师据此检查是否真用了沉淀，没用的打回补扫
检查点（主脑复盘时问）：这任务他装载了吗？用上了吗？还是空手做的？
六、与现有机制衔接
小说域细版：见 novel-session-pipeline 第十三节"弹药装载机制"（含gen_ammo.py调用法）
知识沉淀铁律：SOUL.md"沉淀铁律"+知识回流闸门（来源完整/事实核对/状态明确/未来可用四关）
本skill只管"用起来"，"存进去"由各域沉淀skill负责——两半合起来才是闭环
🙋 关于作者

初五数智 ｜ AI Agent 能力生态

这个 skill 是我们自己在用的版本。用的时候卡住了、或者有别的场景想让我封装成 skill，加微信说，加时备注「SkillHub」我优先通过：

微信：ly5419495

也可以微信搜一搜公众号「初五Agent」，我把复盘写在那边。

📌 我另外做的几个工具（可选）

可研报告双纲引擎：政府 11 章 / 企业 10 章按发改委 2023 大纲，Word 成稿骨架 + 六表全公式测算套表
法拍 NPA 估值定价：折价真伪拆解 + 三情景 IRR/MOIC + 投标上限反推

货架（复制到浏览器打开）：https://skillpay.alipay.com/public/jiupinjinlie

Serai

元引 · Intent Clarification Assistant (yotta-prompt)