OpenClaw Skill Compounder（技能组合器）#

将多个独立Skill自动串联成"超级技能"，一键执行复杂任务链

🎯 定位#

层级工具职责L1orchestration定义流程骨架（步骤 + 异常处理）L2skill-compounder智能识别技能组合 + 生成调用链 ⭐L3具体Skill各司其职的执行单元

差异化：orchestration 定义"怎么跑"，compounder 决定"用什么跑"

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🔔 触发词（至少10个）#

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["技能组合", "多技能联动", "超级技能", "一键执行多技能",
 "串起多个技能", "技能流水线", "组合拳", "技能链路",
 "自动跑多个skill", "多skill一键执行", "技能拼接",
 "技能串联", "worklog自动分析", "素材自动处理",
 "优化这个skill", "文章转wiki", "getnote转文章"]

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🔄 核心逻辑#

输入处理#

1. 解析用户目标 → 提取核心意图（写文章/分析数据/发布内容）
2. 识别所需技能 → 从 Skill 清单匹配最合适的技能组合
3. 生成调用链 → 确定执行顺序 + 数据流转 + 参数传递

技能组合判断规则#

用户意图关键词触发技能组合输出抓取/采集 + 文章web-content-fetcher → writer → wechat-mp-upload完整文章分析 + 投资/数据multi-search-engine → investment-agent → investment-portfolio投资建议视频 + 拆解/分析video-frames → analyze_video → writing-agent视频笔记PDF + 要点/总结pdf-extractor → writing-agent → epub-to-markdown摘要文档搜索 + 整理 + 呈现multi-search-engine → writing-agent → content-creator报告文档优化 + skillskill-self-evolution-enhancer优化版Skill文章 + wikiweb-content-fetcher → epub-to-markdownWiki页面Get笔记 + 公众号web-content-fetcher → writing-agent → wechat-mp-upload公众号文章

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📂 目录结构#

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skills/openclaw-skill-compounder/
├── SKILL.md              # 本文件（技能定义）
├── CHAIN.md              # 调用链设计逻辑
├── REGISTRY.md           # 技能注册表（≥20技能）
└── TEMPLATES/
    ├── article-pipeline.yaml          # 文章创作流水线
    ├── research-pipeline.yaml         # 研究分析流水线
    ├── video-analysis-pipeline.yaml   # 视频分析流水线
    ├── investment-pipeline.yaml       # 投资分析流水线
    ├── skill-self-evolution.yaml       # Skill自进化流水线 ⭐ NEW
    ├── article-to-wiki.yaml            # 文章转Wiki流水线 ⭐ NEW
    └── getnote-to-article.yaml        # Get笔记转公众号 ⭐ NEW

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📊 组合模板清单#

模板技能链适用场景article-pipeline.yamlfetcher → writer → wechat-mp-upload抓素材写公众号research-pipeline.yamlmulti-search-engine → writing-agent → content-creator研究报告video-analysis-pipeline.yamlvideo-frames → analyze_video → writing-agent视频笔记investment-pipeline.yamlmulti-search-engine → investment-agent → investment-portfolio投资分析skill-self-evolution.yaml ⭐ NEWself-evolution-enhancer (5步)Skill自进化article-to-wiki.yaml ⭐ NEWfetcher → writing-agent → epub-to-markdown文章转Wikigetnote-to-article.yaml ⭐ NEWfetcher → writing-agent × 3 → wechat-mp-uploadGet笔记转公众号

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⚙️ 调用链生成算法#

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input: 用户目标文本
output: 技能调用链 (List[SkillCall])

step 1: 意图分类
  → 使用 thinking-toolbox 分析用户核心意图
  → 映射到标准意图类型

step 2: 技能匹配
  → 根据意图类型从 TEMPLATES/ 加载候选模板
  → 按相似度排序

step 3: 链生成
  → 生成 SkillCall 列表，包含：
    - skill_name: 技能名
    - trigger: 触发条件
    - input_map: 输入映射（从上一技能的 result）
    - output_field: 输出字段名

step 4: 参数注入
  → 从用户上下文注入定制参数
  → 生成完整调用指令

step 5: 输出验证（新增）
  → 每步执行后验证输出有效性
  → 无效则触发 fallback

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🔗 与 orchestration 的关系#

• orchestration：定义预置流程（如 article-creation-flow）
• skill-compounder：动态组合，按需生成调用链

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用户："我看到一个视频，想提取内容写篇文章"
  ↓
skill-compounder 动态识别：
  video-frames（提取帧）→ analyze_video（分析内容）→ writing-agent（写文章）
  ↓
orchestration 执行链

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✅ 验收标准#

• 至少10个触发词（已更新至15个）
• 完整的技能组合逻辑（CHAIN.md）
• 至少7个组合模板（原4 + 新增3）
• 技能注册表 REGISTRY.md（≥20技能）
• 输出验证机制（CHAIN.md）
• 完整执行示例（CHAIN.md）
• 版本 1.0.0 → 1.1.0