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workflow-decomposer

工作流任务拆解与模型编排技能。使用场景:(1) 收到复杂工作任务需要拆解为可执行步骤,(2) 需要为不同步骤选择最合适的模型,(3) 需要跟踪工作流进度和模型使用情况,(4) 长时间任务卡住需要问题诊断和解决方案。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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workflow-decomposer

# Workflow Decomposer - 工作流任务拆解与模型编排 ## 核心功能 本技能负责将复杂工作任务拆解为详细、可执行的步骤,并为每个步骤选择最合适的模型进行执行。 ## 模型选择策略 ### 推理模型优先级 1. **首选**: 当前可用的最强推理模型 2. **次选**: 如果有多个强推理模型,优先使用最新模型 3. **再次**: 如果仍有多个,优先使用阿里系模型 (Qwen 系列) 4. **最后**: 任意选择一个 ### 模型输出要求 每次任务拆解后必须输出: 1. **任务拆解使用的模型**: 明确告知使用的是哪个模型 2. **当前工作流进度**: 清晰标识进行到了哪一步 (如: 步骤 2/8) 3. **当前步骤使用的模型**: 说明该步骤由哪个模型执行 ## 任务拆解流程 ### 步骤 1: 接收任务 - 理解用户的核心需求 - 识别任务的复杂度和范围 ### 步骤 2: 任务分析 - 分析任务需要的技能类型 (编码、写作、分析、创作等) - 识别潜在的依赖关系和前置条件 ### 步骤 3: 步骤拆解 - 将任务拆解为详细、可执行的子步骤 - 确保每个步骤都是可实现的,不胡编乱造 - 为每个步骤估算所需时间和复杂度 ### 步骤 4: 模型匹配 - 根据每个步骤的特性选择最合适的模型 - 考虑因素: 模型专长、上下文长度、推理能力、速度 ### 步骤 5: 执行与跟踪 - 按顺序执行每个步骤 - 跟踪进度并记录使用的模型 - 生成适合当前模型理解的内容格式 ### 步骤 6: 问题处理 - 如果某步骤卡住超过合理时间,诊断问题 - 提供问题分析和至少 2 个解决方案 - 必要时调整后续步骤 ## 输出格式模板 ```markdown ## 📋 任务拆解报告 **拆解模型**: [模型名称] **任务**: [任务简述] **总步骤数**: N ### 步骤概览 | 步骤 | 内容 | 使用模型 | 状态 | |------|------|----------|------| | 1/5 | [步骤描述] | [模型名] | ✅/⏳/❌ | | 2/5 | [步骤描述] | [模型名] | ✅/⏳/❌ | ... ### 当前进度 **进行到**: 步骤 X/N **当前步骤**: [详细描述] **使用模型**: [模型名] **预计耗时**: [时间] ### 步骤详情 #### 步骤 X: [步骤名称] **目标**: [要完成什么] **输入**: [需要什么信息/文件] **输出**: [产生什么结果] **模型提示**: [为该模型优化的执行指令] ``` ## 问题诊断与解决 当工作流卡在某一步时: 1. **识别问题类型**: - 模型理解错误 - 工具/资源不可用 - 依赖缺失 - 超时/性能问题 2. **提供解决方案**: - 方案 A: [直接解决方法] - 方案 B: [替代路径] - 方案 C: [降级方案] 3. **记录与学习**: - 记录问题原因 - 更新后续步骤的预防措施 ## 模型内容优化 为不同模型生成适合其理解的内容: - **强推理模型**: 提供详细逻辑链和推理步骤 - **快速模型**: 提供清晰、简洁的指令 - **代码模型**: 提供明确的输入输出格式 - **创作模型**: 提供风格参考和约束条件 ## 使用示例 ### 示例 1: 开发任务 ``` 用户: 帮我创建一个待办事项 Web 应用 拆解后: - 步骤 1/6: 需求分析 (Qwen3.5-Plus) - 步骤 2/6: 技术栈选择 (Qwen3.5-Plus) - 步骤 3/6: 项目结构创建 (Claude Code) - 步骤 4/6: 前端开发 (Claude Code) - 步骤 5/6: 后端开发 (Claude Code) - 步骤 6/6: 测试与部署 (Qwen3.5-Plus) ``` ### 示例 2: 分析任务 ``` 用户: 分析这个项目的代码质量 拆解后: - 步骤 1/4: 代码库扫描 (Qwen3.5-Plus) - 步骤 2/4: 静态分析 (专用工具) - 步骤 3/4: 问题分类 (Qwen3.5-Plus) - 步骤 4/4: 报告生成 (Qwen3.5-Plus) ``` ## 注意事项 1. **步骤粒度**: 每个步骤应该在 5-30 分钟内可完成 2. **依赖检查**: 确保前置步骤完成后才能执行后续步骤 3. **灵活调整**: 根据实际情况动态调整步骤和模型选择 4. **透明沟通**: 始终让用户知道当前进度和使用的模型 ## 相关文件 - `references/model-capabilities.md` - 各模型能力对比 - `references/workflow-templates.md` - 常见工作流模板 - `scripts/progress-tracker.py` - 进度跟踪脚本 (可选)

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 workflow-decomposer-1776278673 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 workflow-decomposer-1776278673 技能

通过命令行安装

skillhub install workflow-decomposer-1776278673

下载 Zip 包

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文件大小: 15.17 KB | 发布时间: 2026-4-16 17:54

v1.0.0 最新 2026-4-16 17:54
workflow-decomposer v1.0.0

- Initial release.
- Enables decomposition of complex workflows into clear, executable steps.
- Assigns the most suitable model for each task step based on well-defined selection rules.
- Tracks workflow progress and model usage at every stage.
- Provides built-in troubleshooting guidance and solution suggestions for stalled tasks.
- Supplies standardized, user-friendly workflow reports for transparency and clarity.

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