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jing-yan-cui-qu

by smxtx · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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/install jing-yan-cui-qu
Description
经验萃取Skill - 回顾历史工作、归纳工作逻辑、提取可复用方法论。当用户要求回顾工作经历、总结经验教训、提取优秀实践、规划能力提升时使用。核心能力:会话记录存储、工作思路分析、经验模板生成、方法论提炼。
README (SKILL.md)

经验萃取 - Experience Distillation Skill

核心使命:让每一段工作经历都转化为可复用的智慧资产

设计理念:记录 → 分析 → 提炼 → 复用


1. 核心理念

1.1 什么是经验萃取

经验萃取是将零散的工作经历转化为系统化、可复用知识资产的过程。它不仅仅是记录,更是深度分析和模式识别。

1.2 经验萃取的四大步骤

记录(Record)→ 分析(Analyze)→ 提炼(Distill)→ 复用(Reuse)
     ↓              ↓               ↓              ↓
   原始素材       识别模式         抽象方法        指导未来

1.3 三层知识结构

层次 定义 示例
数据层 原始工作记录 会议纪要、任务清单、代码提交
方法层 规律性总结 "处理复杂任务时先拆解再逐个击破"
原则层 普适性指导 "始终验证关键假设后再投入资源"

2. 存储架构

2.1 使用 /memories 作为持久化存储

所有经验数据都存储在 /memories 目录下的结构化文件中:

/memories/
├── session_notes.md           # 当前会话笔记
├── work_history/             # 工作经历记录
│   ├── YYYY-MM-DD_项目名.md   # 按时间和项目组织
│   └── ...
├── insights/                  # 提炼的洞见
│   ├── methodologies.md       # 方法论集合
│   ├── principles.md         # 原则清单
│   └── patterns.md           # 模式识别库
└── templates/                # 模板库
    ├── work_record.md        # 工作记录模板
    └── reflection.md         # 反思模板

2.2 会话记录规则

每次重要工作会话结束后,自动保存以下信息:

  • 会话主题和目标
  • 关键决策点
  • 遇到的挑战及解决方案
  • 可复用的技巧
  • 待改进之处

3. 工作记录模板

3.1 每日工作记录

## 工作记录 - [日期]

### 今日完成
- [任务1]: [结果]
- [任务2]: [结果]

### 关键决策
- [决策点]: [选择方案] → [理由]

### 挑战与应对
- [挑战描述]: [应对策略]

### 明日计划
- [ ] 任务1
- [ ] 任务2

### 值得记录的想法
[任何值得未来复用的洞见]

3.2 项目经验总结

## 项目经验 - [项目名称]

### 项目概述
- 目标:[项目目标]
- 时间:[起止时间]
- 角色:[个人角色]

### 关键成功因素
1. [因素1]
2. [因素2]

### 主要挑战
| 挑战 | 解决方案 | 结果 |

### 可复用方法
- [方法1]: [适用场景]
- [方法2]: [适用场景]

### 教训与改进
- [教训1]: [改进措施]
- [教训2]: [改进措施]

### 关联的方法论
[链接到 insights/methodologies.md]

3.3 决策反思模板

## 决策反思 - [日期]

### 决策背景
[什么情况需要做决策]

### 选项分析
| 选项 | 优点 | 缺点 | 风险 |
|------|------|------|------|
| A    |      |      |      |
| B    |      |      |      |
| C    |      |      |      |

### 最终选择
[选择哪个选项,为什么]

### 事后验证
[决策是否正确学到了什么]

4. 分析方法论

4.1 工作逻辑识别

通过分析多个工作记录,识别重复出现的思维模式:

五维分析法

  1. 目标维度 - 为什么做这件事
  2. 方法维度 - 采用了什么方法
  3. 资源维度 - 投入了什么资源
  4. 执行维度 - 如何落地执行
  5. 结果维度 - 达成了什么结果

4.2 模式识别清单

检查以下常见模式:

模式类型 识别特征 提炼价值
成功模式 重复成功的结果 最佳实践
失败模式 重复失败的原因 预警清单
决策模式 特定场景的选择倾向 决策框架
沟通模式 与他人协作的特点 协作指南
思维模式 思考问题的习惯 元认知改进

4.3 经验价值评估

评估维度

  1. 普遍性 - 这个经验适用于多少场景
  2. 可操作性 - 别人能容易地复用吗
  3. 时效性 - 这个经验保质期多长
  4. 可验证性 - 能通过实践验证吗

评分标准

  • ⭐⭐⭐⭐⭐: 顶级经验,必须保留
  • ⭐⭐⭐⭐: 重要经验,优先复用
  • ⭐⭐⭐: 一般经验,酌情使用
  • ⭐⭐: 参考价值有限
  • ⭐: 可忽略

5. 方法论提炼框架

5.1 从具体到抽象的提炼路径

具体案例 → 关键特征 → 通用模式 → 方法论原则
    ↓           ↓           ↓           ↓
  项目A      成功要素    成功规律    普适方法

5.2 方法论书写规范

每个方法论应该包含:

格式模板

## [方法论名称]

### 适用场景
[在什么情况下使用这个方法论]

### 核心步骤
1. [步骤1]
2. [步骤2]
3. [步骤3]

### 操作要点
- [要点1]: [具体说明]
- [要点2]: [具体说明]

### 常见陷阱
- [陷阱1]: [如何避免]
- [陷阱2]: [如何避免]

### 验证方法
[如何验证这个方法论是否有效]

### 来源案例
[链接到具体案例]

5.3 方法论分类索引

分类体系

类别 说明 示例
分析类 如何分析问题 5W1H分析法
决策类 如何做选择 决策矩阵法
执行类 如何落地 PDCA循环
沟通类 如何协作 RFC沟通法
学习类 如何成长 复盘四步法
创新类 如何突破 跨界组合法

6. 使用流程

6.1 日常使用流程

每日结束 → 填写工作记录 → 识别今日洞见 → 更新方法论库

6.2 定期回顾流程

周度回顾

  • 本周完成了什么
  • 遇到了哪些挑战
  • 学到了什么新东西
  • 下周有什么计划

月度回顾

  • 本月的主要成果
  • 哪些方法论被验证有效
  • 需要学习的新技能
  • 下月的关键目标

季度回顾

  • 能力的提升情况
  • 思维模式的变化
  • 职业发展的进展
  • 下季度的重点

6.3 经验复用流程

遇到新问题 → 检索方法论库 → 匹配类似经验 → 应用并验证 → 更新经验库

7. 高级技巧

7.1 类比思维

将一个领域的经验类比到另一个领域:

  • 烹饪经验 → 项目管理
  • 运动训练 → 技能学习
  • 游戏策略 → 商业决策

7.2 逆向思维

从失败案例中提炼经验:

  • 分析失败的根本原因
  • 反向推导正确做法
  • 验证新的假设

7.3 跨域组合

将不同领域的概念组合创新:

  • 设计思维 + 敏捷开发
  • 第一性原理 + 用户研究
  • 生态系统思维 + 商业模式

8. 常见问题处理

8.1 记录太多太杂怎么办

解决方案:使用标签系统

#工作 #决策 #沟通 #技术 #管理

每周整理一次,只保留最有价值的记录。

8.2 经验相互矛盾怎么办

解决方案:标注适用边界

"快速决策"方法论
- 适用于:紧急情况、低风险决策
- 不适用于:重大决策、需要共识的情况

8.3 时间长了忘记上下文怎么办

解决方案:使用结构化模板

每个记录都要包含足够的背景信息,让未来的自己能够快速理解。


9. 工具支持

9.1 推荐的记录工具

  • 本地文件: 使用 /memories 目录
  • 表格工具: 用于分类统计
  • 思维导图: 用于结构化思考

9.2 检索技巧

使用标签和日期快速定位:

标签:#方法论 #项目A #技术栈
时间:最近一个月

10. 版本与更新

当前版本: 1.0.0

更新日志

  • 1.0.0: 初始版本,包含完整的经验萃取框架

维护计划

  • 每月更新方法论库
  • 每季度优化框架结构
  • 根据使用反馈持续改进

核心理念:最好的投资是投资自己,最好的经验是被萃取和复用的经验

Usage Guidance
Install only if you want a persistent local work-reflection log. Avoid recording confidential, regulated, or personal details unless you are comfortable keeping them in /memories, and periodically review or delete stored notes you no longer need.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The skill's stated purpose is to record, analyze, and reuse work experience; its templates and instructions align with that purpose and do not introduce unrelated capabilities.
Instruction Scope
The skill clearly describes saving session topics, decisions, challenges, solutions, and reusable techniques, but it does not require per-save confirmation or define sensitivity boundaries.
Install Mechanism
The package contains markdown and JSON metadata only, with no executable scripts, installers, package hooks, or command-running instructions.
Credentials
Using a local /memories directory is proportionate for a knowledge-management skill, but users should understand that work details may persist beyond the current conversation.
Persistence & Privilege
Persistence is disclosed and purpose-aligned, but the automatic save wording could retain confidential business, personal, or regulated information unless the user controls what is recorded.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install jing-yan-cui-qu
  3. After installation, invoke the skill by name or use /jing-yan-cui-qu
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
jing-yan-cui-qu 1.0.0 - 初始版本发布,提供完整的经验萃取与复用方法框架 - 包含工作记录、经验总结、决策反思等多种结构化模板 - 支持会话记录存储、工作逻辑分析与方法论提炼 - 提供标签、分类和模板解决记录杂乱、经验冲突等常见问题 - 明确使用流程及定期回顾机制,促进个人持续成长
Metadata
Slug jing-yan-cui-qu
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 1
Active Installs 1
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is jing-yan-cui-qu?

经验萃取Skill - 回顾历史工作、归纳工作逻辑、提取可复用方法论。当用户要求回顾工作经历、总结经验教训、提取优秀实践、规划能力提升时使用。核心能力:会话记录存储、工作思路分析、经验模板生成、方法论提炼。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 37 downloads so far.

How do I install jing-yan-cui-qu?

Run "/install jing-yan-cui-qu" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is jing-yan-cui-qu free?

Yes, jing-yan-cui-qu is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does jing-yan-cui-qu support?

jing-yan-cui-qu is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created jing-yan-cui-qu?

It is built and maintained by smxtx (@smxtx); the current version is v1.0.0.

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