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Conversation Focus

Name: Conversation Focus
Author: as1113435

作者 as1113435 · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0

cross-platform ⚠ suspicious

总下载

当前安装

版本数

在 OpenClaw 中安装

/install conversation-focus

功能描述

对话焦点管理 + 需求澄清引导。每次对话开始时自动分析用户意图，确保需求清晰、限制明确，避免模型分散注意力。自动对接到 self-improving 进行持续优化。

使用说明 (SKILL.md)

Conversation Focus（对话焦点管理）

核心功能

在每次对话开始时，快速完成"需求澄清三问"：

用户要什么？ — 明确任务目标
有什么限制？ — 时间、格式、预算、偏好
成功标准是什么？ — 交付什么、如何验收

使用场景

用户提出模糊需求时
涉及多步骤、长周期任务时
需要确认预算、时间、格式等关键约束时
对话变得分散、偏离主题时

工作流程

步骤1：快速检测（自动）

对话开始时，检测是否存在以下"模糊信号"：

"帮我弄一下"、"搞个东西" 类模糊描述
多任务混合（一次说3件以上的事）
缺少约束条件（不说预算、不说截止时间）

步骤2：澄清引导（触发式）

发现模糊信号时，自动输出：

📋 需求确认

为了准确理解你的需求，请帮我确认：

🎯 目标：你想要完成什么？
📐 标准：交付物是什么样子？
⏰ 限制：预算/时间/格式有要求吗？

（如果都清楚，直接告诉我即可）

步骤3：生成聚焦提示词

将澄清后的需求，整合成干净的上下文：

## 当前任务
[清晰描述]

## 约束条件
- 预算：[确认值]
- 截止：[确认值]
- 格式：[确认值]

## 成功标准
[可验收的交付物描述]

与其他组件的集成

组件	集成方式
self-improving	每次澄清对话后，记录用户原始需求的模糊程度到 `corrections.md`，供自我优化
thought-retriever	触发五步循环，提炼"如何引导模糊需求"的最佳实践
prompt-optimizer-chinese	可以调用它做二次精炼

自动触发条件

满足以下任一条件时，自动启用澄清引导：

用户消息 \x3C 20字且无具体名词/动词
用户消息包含 "随便"、"弄一下"、"搞个" 等模糊词
检测到 > 3个不同任务在同一消息中

注意事项

只在必要时触发，避免过度打扰
保持口语化、简洁
如果用户已经说清楚了，直接进入执行

自我优化接口

# 每次澄清后自动调用
def log_clarity_feedback(original_query, clarity_issues, resolution):
    """记录到 self-improving/corrections.md"""
    pass

版本历史

v1.0.0 (2026-05-02)：初始版本，基于赵匡的实际使用场景创建

安全使用建议

Review before installing. The clarification behavior itself is benign, but only use this skill if you are comfortable with unclear user requests being logged to self-improvement memory. Avoid using it with sensitive conversations unless logging can be disabled, sanitized, or explicitly approved each time.

功能分析

Type: OpenClaw Skill Name: conversation-focus Version: 1.0.0 The skill is a conversation management tool designed to clarify user requirements and optimize prompts. It contains no executable code beyond a descriptive Python placeholder and focuses entirely on improving AI-user interactions through structured questioning and context organization. No indicators of data exfiltration, malicious execution, or harmful prompt injection were found in SKILL.md or _meta.json.

能力评估

ℹ Purpose & Capability

The main clarification workflow is coherent and purpose-aligned, but the skill also adds automatic self-improvement logging beyond simple conversation focus.

⚠ Instruction Scope

The skill instructs the agent to automatically log clarification feedback after each clarification, without requiring user approval or defining what content must be excluded.

ℹ Install Mechanism

There is no install spec and no code, but the instructions reference companion components such as self-improving, thought-retriever, and prompt-optimizer-chinese that are not included in the reviewed artifact set.

⚠ Credentials

The skill writes persistent feedback to self-improving/corrections.md, but no config path, storage boundary, sanitization rule, or retention policy is declared.

⚠ Persistence & Privilege

Persistent storage of original user queries is automatic and unbounded, which can retain sensitive conversation content and influence future behavior.

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 conversation-focus
安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /conversation-focus 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

v1.0.0

Initial release: 对话焦点管理+需求澄清引导

元数据

Slug conversation-focus

版本 1.0.0

许可证 MIT-0

累计安装 0

当前安装数 0

历史版本数 1

常见问题