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在 OpenClaw 中安装
/install ai-project-scaffold
功能描述
为 AI 模型项目创建标准化目录结构：覆盖数据→分词→模型→实验全链路，支持多方案并行、来源追踪、质量记录。内置健康检查、追踪链、实验对比、checkpoint管理。严格文档规范防止 AI 生成冗余文档。
使用说明 (SKILL.md)
AI 项目目录结构管理 v2.0
适用于涉及数据清洗、分词/Tokenization、模型训练、后训练、强化学习等完整 AI 管线的项目。
🔴 文档铁律（AI 助手必须遵守）
⚠️ 这是本 skill 最重要的部分。违反任何一条都应被视为严重错误。
原则
- 表 > 文 — 能用表格记录的，不写段落。表格可扫描、可对比、不冗余。
- 记录决策，不写教程 — 文档回答"做了什么选择、为什么"，不写"怎么用、是什么"。
- 一处一真理 — 同一信息绝不出现在两个文件里。信息有且仅有一个权威位置。
- 日志即文档 —
experiment_log.md是唯一持续增长的文档。其他 README 只在结构变化时更新。 - 写完删一半 — 写完任何文档后，删掉至少一半字数。留下的才是精华。
禁止清单
| ❌ 绝对禁止 | ✅ 应该做 |
|---|---|
| 写超过 200 字的段落说明 | 用表格或列表，每行 ≤ 一行 |
| 在 README 里粘贴代码 | 代码放在 scripts/，README 只写脚本名+用途 |
创建 GUIDE.md、TUTORIAL.md、NOTES.md 等随意命名的文档 |
只使用约定文件名 |
| 重复其他文件已有的信息 | 用链接引用（如 详见 01_data/README.md） |
| 自动生成"项目概述""背景介绍"等水字数的章节 | 空着也比写废话强 |
写 detailed_explanation_v2_final.md |
一个主题一个文件，版本在文件名里（如 token_eval_v2.md） |
用 final、new、latest 等模糊后缀 |
用数字版本号 v1, v2, v3 |
文档命名规范
✅ 好命名:
architecture_decision_001_transformer.md # ADR 风格
qc_report_wikipedia_zh_2024-03-15.md # 数据集_日期
eval_benchmark_mmlu_v2.md # 主题_版本
❌ 坏命名:
notes.md # 太模糊
final_report.md # 哪个 final？
test.md # 测什么？
new_doc_v3_final_revised.md # 💀
允许的文档类型及字数上限
| 文档 | 最大字数 | 更新频率 | 说明 |
|---|---|---|---|
各层 README.md |
300 字 | 结构变化时 | 表格为主，不写段落 |
experiment_log.md |
不限（按条目追加） | 每次实验 | 唯一允许持续增长的文件 |
metadata.yaml |
不限 | 数据源变更时 | 结构化数据，不是散文 |
eval.md（分词方案下） |
500 字 | 评估完成后 | 表格 + 关键数字 |
architecture_decision_*.md |
500 字 | 做决策时 | 背景+选项+决策+后果 |
qc_report_*.md |
300 字 | 每次 QC | 数据集+问题+处理+结果 |
meeting_*.md |
200 字 | 每次会议 | 日期+议题+结论，不要流水账 |
超过字数上限的文档应拆分为多个文件，或用表格代替段落。
设计理念
- 分层管理 — 数据层 / 分词层 / 模型层 各自独立，互不污染
- 多方案并行 — 每层支持多种技术方案/尝试并存，各自有独立空间
- 来源可追溯 — 数据从哪来、经过什么处理、用到了哪个模型，全程可追踪
- 质量可见 — 数据质量、分词效果、模型评估都有独立的记录空间
- 文档极简 — 遵循上方🔴铁律，拒绝 AI 生成冗余文档
目录结构
\x3Cproject_name>/
├── README.md # 项目总览（≤300字）
├── _project_config.yaml # 项目元信息
├── .gitignore # 自动生成，忽略 checkpoints/logs/数据/.env
├── scripts/ # 管理脚本（自动复制）
│ ├── check_project.py # 健康检查
│ ├── trace.py # 追踪链生成
│ ├── compare_runs.py # 实验对比
│ └── checkpoint_mgmt.py # Checkpoint 管理
│
├── 01_data/ # 📊 数据层
│ ├── README.md # 数据来源登记表（表格，≤300字）
│ ├── 01_raw/ # 原始数据（按来源分目录）
│ │ └── source_\x3Cname>/
│ │ ├── metadata.yaml # 结构化元信息
│ │ └── data/
│ ├── 02_qc/ # 质量控制
│ │ ├── scripts/ # QC 脚本
│ │ ├── reports/ # QC 报告（命名: qc_report_\x3Cdataset>_YYYY-MM-DD.md）
│ │ └── cleaned/ # 清洗后数据
│ ├── 03_processed/ # 处理后
│ │ ├── text/
│ │ ├── image/
│ │ ├── audio/
│ │ └── multimodal/ # 多模态细化
│ │ ├── image_text/
│ │ ├── video_text/
│ │ ├── audio_text/
│ │ └── interleaved/
│ └── 04_quality_log.md # 数据质量追踪日志（表格追加）
│
├── 02_tokenization/ # 🔤 分词层
│ ├── README.md # 分词策略总览（表格，≤300字）
│ ├── 01_existing/ # 现成 tokenizer
│ │ └── \x3Ctokenizer_name>/
│ │ ├── config.yaml
│ │ └── notes.md # 选用理由（≤150字）
│ ├── 02_custom/ # 自制
│ │ └── \x3Capproach_name>/
│ │ ├── README.md # 方案说明（≤200字）
│ │ ├── scripts/
│ │ ├── configs/
│ │ ├── vocab_output/
│ │ └── eval.md # 评估结果（表格，≤500字）
│ ├── 03_training/ # token 相关训练
│ ├── 04_evaluation/ # 内在 + 下游评估
│ │ ├── intrinsic/
│ │ └── extrinsic/
│ └── 05_generated/ # 分词产生的新数据记录
│
├── 03_models/ # 🧠 模型层
│ ├── README.md # 架构选型决策（表格，≤300字）
│ ├── 01_pretraining/
│ │ └── \x3Carch_name>/\x3Crun_name>/
│ │ ├── configs/ # 训练配置
│ │ ├── scripts/ # 训练脚本
│ │ ├── checkpoints/ # gitignored
│ │ ├── logs/ # gitignored
│ │ └── eval/
│ ├── 02_post_training/
│ │ ├── sft/ # 监督微调
│ │ ├── dpo/ # DPO
│ │ ├── orpo/ # ORPO
│ │ ├── kto/ # KTO
│ │ ├── simpo/ # SimPO
│ │ └── rlhf/ # RLHF 流程
│ ├── 03_rl/
│ │ ├── ppo/
│ │ ├── grpo/
│ │ └── reward_models/
│ ├── 04_evaluation/
│ │ ├── benchmarks/
│ │ └── reports/
│ └── 05_deployment/
│
├── 04_experiments/ # 🔬 实验管理
│ ├── experiment_log.md # 时间线日志（唯一可无限增长的文件）
│ └── runs/
│
├── 05_docs/ # 📚 文档（严格遵守铁律）
│ ├── design/ # 架构决策记录（ADR 风格）
│ ├── meetings/ # 会议记录（命名: meeting_YYYY-MM-DD_主题.md）
│ └── references/ # 外部参考文献
│
└── 06_shared/ # 🔧 共享资源
├── scripts/ # 通用脚本
└── configs/
├── training/ # DeepSpeed/LoRA/QLoRA/WandB 模板
├── data/ # 数据处理配置模板
└── deployment/ # 部署配置模板
🛠 管理工具
新建项目
python3 init_ai_project.py --name "MyLLM" [--output /path/to/parent]
自动生成：完整目录 + 各层 README 模板 + .gitignore + 5 个配置模板 + 管理脚本副本
添加组件
# 数据来源（自动生成 metadata.yaml）
--add-source --source \x3C名称>
# 分词方案（自动创建 scripts/configs/vocab/eval）
--add-tokenizer --approach \x3C方案名>
# 预训练运行
--add-training --arch \x3C架构> --run \x3C运行名>
# 后训练运行
--add-posttrain --method \x3Csft/dpo/orpo/kto/simpo/rlhf> --run \x3C运行名>
# RL 运行
--add-rl --method \x3Cppo/grpo/...> --run \x3C运行名>
升级已有项目
python3 init_ai_project.py --name "MyLLM" --upgrade
# 补充缺失目录 + .gitignore + 配置模板 + 管理脚本
健康检查
python3 check_project.py --name "MyLLM"
# 扫描: 目录完整度 / metadata 字段 / eval 是否填写 / 日志是否更新
# 输出: 健康评分 0-100 + 具体问题清单
追踪链
python3 trace.py --name "MyLLM" # 全局追踪
python3 trace.py --name "MyLLM" --layer models # 只看模型层
python3 trace.py --name "MyLLM" --full # 含文件详情
实验对比
python3 compare_runs.py --name "MyLLM" # 全部对比
python3 compare_runs.py --name "MyLLM" --arch llama3 # 指定架构
python3 compare_runs.py --name "MyLLM" --stage post_training # 只看后训练
Checkpoint 管理
python3 checkpoint_mgmt.py --name "MyLLM" list # 列出所有
python3 checkpoint_mgmt.py --name "MyLLM" clean --keep 3 --dry-run # 预览清理
python3 checkpoint_mgmt.py --name "MyLLM" clean --keep 3 # 每运行保留3个最新
python3 checkpoint_mgmt.py --name "MyLLM" archive --to /backup/ # 归档
python3 checkpoint_mgmt.py --name "MyLLM" stats # 磁盘统计
命名规范
| 层级 | 目录命名 | 示例 |
|---|---|---|
| 数据来源 | source_\x3C描述> |
source_wikipedia_zh, source_internal_docs |
| QC 报告 | qc_report_\x3Cdataset>_YYYY-MM-DD.md |
qc_report_wikipedia_2024-03-15.md |
| 分词方案 | \x3C方法>_v\x3C版本> |
bpe_v1, unigram_v2, sentencepiece_v1 |
| 模型架构 | \x3C架构名> |
llama3, qwen2, custom_moe |
| 训练运行 | \x3C描述>_v\x3C版本> |
baseline_v1, lr_3e4_v2, wd_0.1_v1 |
| 后训练方法 | \x3C缩写> |
sft, dpo, ppo, grpo |
| 会议记录 | meeting_YYYY-MM-DD_\x3C主题>.md |
meeting_2024-03-15_arch_review.md |
| 设计决策 | architecture_decision_\x3C序号>_\x3C主题>.md |
architecture_decision_001_transformer.md |
追踪链
每个阶段记录输入/输出依赖，形成完整链路：
source_wikipedia_zh (01_data/01_raw/)
→ qc_report_wikipedia_2024-03-15.md (01_data/02_qc/reports/)
→ bpe_v1 (02_tokenization/02_custom/)
→ eval.md 评估通过
→ llama3/baseline_v1 (03_models/01_pretraining/)
→ sft/chat_v1 (03_models/02_post_training/)
→ ppo/reward_v2 (03_models/03_rl/)
💡 运行
python3 scripts/trace.py --name \x3C项目>自动生成追踪链。
AI 助手行为准则
使用本 skill 时，AI 助手必须:
- 初始化项目时 — 只生成模板骨架，不填充假数据。空表格比假数据好。
- 写 README 时 — 表格 > 列表 > 段落。默认用表格。
- 记录实验时 — 追加到
experiment_log.md，用模板格式，不要新建文件。 - 写评估报告时 — 数字和表格是主角，文字只是表头。
- 不要做的事:
- ❌ 不要创建
05_docs/下的随意命名的.md文件 - ❌ 不要在多个 README 里重复同一段话
- ❌ 不要写"本项目旨在..."这种水字数开头
- ❌ 不要生成超过 300 字的 README
- ❌ 不要用
final、new、latest、updated命名文件
- ❌ 不要创建
安全使用建议
Install only if you want a scaffold that can create and update files in a project directory. Use dry-run for checkpoint cleanup first, and be aware that doc_lint --fix edits documents in place and checkpoint_mgmt clean deletes checkpoint files unless --dry-run is used.
能力评估
Purpose & Capability
The skill creates AI project directories, README/config templates, helper scripts, health checks, trace reports, experiment comparisons, document linting, and checkpoint management; these capabilities match the stated scaffold purpose.
Instruction Scope
Runtime actions are user-invoked through explicit commands and mostly scoped to a named project/output path, though users should notice that some commands can modify or delete files.
Install Mechanism
The artifact contains markdown and local Python scripts with no declared external dependencies, package installation steps, network access, or hidden installer behavior.
Credentials
Filesystem creation and updates are proportionate for a scaffold tool; checkpoint cleanup and doc auto-fix are higher-impact but disclosed and command-gated.
Persistence & Privilege
Persistence is limited to generated project files and copied management scripts; there is no background worker, privilege escalation, credential use, or automatic execution.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw（本地或 Docker 部署）
- 在对话框中输入安装命令：
/install ai-project-scaffold - 安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/ai-project-scaffold触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入，即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.1
No user-impacting changes in this version; no file changes detected.
v1.0.0
ai-project-scaffold v1.0.0
- Introduces a standardized directory structure for full AI model pipelines—covering data, tokenization, modeling, experiments, and documentation.
- Enforces strict documentation rules to prevent redundant, verbose, or duplicated AI-generated content.
- Provides built-in scripts for project health checks, data/model lineage tracking, experiment comparison, and checkpoint management.
- Supports multiple methods per pipeline stage, precise source tracking, and structured quality logging with table-first documentation.
- Includes command-line tools for project initialization, component addition, directory upgrades, and management utilities.
元数据
常见问题
Ai Project Scaffold 是什么？
为 AI 模型项目创建标准化目录结构：覆盖数据→分词→模型→实验全链路，支持多方案并行、来源追踪、质量记录。内置健康检查、追踪链、实验对比、checkpoint管理。严格文档规范防止 AI 生成冗余文档。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 47 次。
如何安装 Ai Project Scaffold？
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install ai-project-scaffold」即可一键安装，无需额外配置。
Ai Project Scaffold 是免费的吗？
是的，Ai Project Scaffold 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。
Ai Project Scaffold 支持哪些平台？
Ai Project Scaffold 跨平台运行，可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用（cross-platform）。
谁开发了 Ai Project Scaffold？
由 Bill（@billwanttobetop）开发并维护，当前版本 v1.0.1。
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