Skill: huangluckybao-lab/org-learning-ops-skill (version 1.0.1)

--- name: org-learning-ops-skill description: 全量会话分析 + 每日技能盘点分配 + CEO学习日报与热门skills雷达联动输出。 version: 1.0.0 --- # Org Learning Ops Skill ## 目标 把“团队协作对话”转成可执行的组织能力升级建议，并形成每日可审批的技能分配清单。 ## 固定输入 1. 全量会话历史：`~/.openclaw/agents/*/sessions/*.jsonl` 2. 可见会话API：`sessions_list` / `sessions_history` 3. 技能来源：GitHub / ClawHub / SkillsMP / skills.sh 4. 已安装技能与agent配置：当前环境可见配置 ## 固定动作（必须按顺序） ### A. 全量覆盖分析 - 覆盖目标agent：main / qin / kongming / qianxuesen / miaoji（若可见） - 统计字段： - session数量 - 角色消息计数（user/assistant/toolResult） - 时间范围 - 主题命中（技能安装/定时运营/研究情报/协作调度/治理审批） - 输出覆盖率报告：已覆盖、未覆盖、覆盖率%、缺失原因 ### B. 组织诊断 - 输出组织能力雷达Top3（证据化） - 输出双线建议： - CEO学习输入（方法/资料/应用） - Agent能力补强（skills/SOP/workflow） ### C. 技能雷达（近3天Top30） - 每条必须包含： 1) skill名称 2) 用途（1-2句） 3) 数据表现（热度/星标/下载/活跃；缺失标注“数据不可得”） 4) 来源链接 5) 适配等级（高/中/低）+ 依据 - 输出“可批Top10（高适配优先）” ### D. 技能盘点与分配（每日必做） - 盘点：已安装skills + 各agent已配置skills - 输出 Agent × Skill 分配表： - 建议新增 - 建议保留 - 建议暂停/移除 - 每条必须附：用途、证据、风险、回滚点 ### E. 治理边界（A1） - 自动：收集、分析、草案、分层、推荐 - 需审批：安装/更新skill、配置变更、正式启用 - suspicious技能：先展示清单并审批；未批不转正 ## 输出模板（日报） 1) 一句话结论 2) 覆盖率报告 3) CEO决策面板 4) 组织能力雷达Top3 5) 双线补强建议 6) 执行分层(A1) 7) 外部前沿机会 8) 明日行动清单 9) Suspicious候选清单（待审批） 10) 适配分层（高/中/低） 11) Agent×Skill盘点分配（新增/保留/暂停） ## 质量门槛 - 无证据不建议 - 覆盖率<80%时，先给“补数动作Top3” - 禁止泛推荐；建议必须能落地

path: README.md
content: # Org Learning Ops Skill

一个把“多 Agent 协作对话”转成“可执行组织升级动作”的复用型技能。

## 适用场景
- 团队有多个 Agent，需要统一能力治理
- 想做每日学习日报 + 热门 skills 雷达
- 想把 skills 推荐从“拍脑袋”升级为“证据化 + 可审批”

## 核心能力
1. 全量会话覆盖分析（按 Agent 统计）
2. 组织能力雷达（Top3 缺口）
3. 双线补强建议（CEO 学习输入 + Agent 能力补强）
4. 热门 Skills 雷达（近3天 Top30）
5. 适配分层（高/中/低）
6. Agent × Skill 每日盘点分配（新增/保留/暂停）

## 推荐执行节奏
- 03:00：团队学习升级日报（全量历史会话 + 证据化建议）
- 05:00：热门 Skills 雷达（Top30 + 可批 Top10）

## 治理边界（A1）
- 自动：收集、分析、草案、分层、推荐
- 需审批：安装/更新 skills、配置变更、正式启用
- suspicious：先列清单 + 风险提示，待审批

## 输出结构（日报）
1) 一句话结论  
2) 覆盖率报告  
3) CEO 决策面板  
4) 组织能力雷达 Top3  
5) 双线补强建议  
6) 执行分层（A1）  
7) 外部前沿机会  
8) 明日行动清单  
9) Suspicious 候选清单  
10) 适配分层（高/中/低）  
11) Agent × Skill 盘点分配结果

## 文件
- `SKILL.md`：技能规范与固定动作
- `examples/daily-brief-example.md`：示例输出


path: examples/daily-brief-example.md
content: # 团队学习升级简报（示例）

## 0) 一句话结论
当前团队执行稳定，但跨 Agent 证据归并仍有缺口；优先补齐覆盖率与技能分配闭环。

## 1) 覆盖率报告
- 已覆盖：main / qin / qianxuesen / miaoji
- 未覆盖：kongming（无可读会话文件）
- 覆盖率：80%
- 缺失原因：未产生日志或不可见

## 2) CEO 决策面板
- 立即批准：高适配 skills 先试点 2 个
- 条件批准：中适配 skills 先隔离试用
- 暂缓：低适配或高风险且无回滚方案

## 3) 组织能力雷达 Top3
1. 数据覆盖缺口（中）
2. 采纳效果量化缺口（中高）
3. 技能治理产品化缺口（高）

## 4) 双线补强建议
### 给CEO
- 学习“三级决策法”：高先批，中附条件，低暂缓
- 学习“审批卡”：目标/收益/风险/回滚

### 给Agent
- 新增：context7（文档时效）
- 新增：analytics（结构化分析）
- 保留：self-improving-agent（复盘沉淀）

## 5) 执行分层（A1）
- 自动：分析、草案、分层建议
- 审批：安装/更新技能、配置变更

## 6) 外部前沿机会
- MCP 基础设施热度高，优先选“可治理、可观测”的能力

## 7) 明日行动清单
1. 输出可批 Top10（高适配优先）
2. 给每条建议补回滚方案
3. 更新 Agent × Skill 分配表

## 8) Suspicious 候选（待审批）
- openclaw-skill-auditor：隔离试用
- analytics（若跨范围采集）：限定场景

## 9) 适配分层
- 高：context7 / analytics / openclaw-github-assistant
- 中：mcp-skill / openclaw-mcp-plugin
- 低：与当前目标弱相关的垂类连接器

## 10) Agent × Skill 盘点分配
- qianxuesen：新增 context7 / analytics
- qin：新增 playwright-mcp / context7
- main：新增 analytics / openclaw-mcp-plugin


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)