← 返回 Skills 市场
jack-xun

Functional Analysis Optimizer

作者 Jack-xun · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
71
总下载
0
收藏
0
当前安装
1
版本数
在 OpenClaw 中安装
/install functional-analysis-optimizer
功能描述
功能分析法优化器。当用户提到"优化"、"功能分析"、"FAST图"、"拆解问题"、"拆解一切问题"时激活。适用场景:优化某个产品、流程、系统或任意对象(如外卖保温袋、周报流程、App功能、网页设计),要求按功能拆解的方式找到改进路径。
使用说明 (SKILL.md)

功能分析法优化器

基于《拆解一切问题》中的功能分析法,将"优化某物"拆为六步:锚定 → 功能建模 → 诊断 → 创新 → 收敛 → 落地

快速开始

用户提供待优化对象和目标后,按下方六步模板引导用户逐步分析。

第一步:锚定范围

输出格式:

🎯 优化对象:\x3Ctarget>
📈 核心目标:\x3Cmain_objective>

一句话确认:"我们要优化的是『{target}』,核心指标是『{objective}』,对吗?"


第二步:功能建模(动词+名词)

总功能 → 一级子功能 → 二级子功能 三层结构建模。

输出格式:

总功能:\x3C动词+名词,如'保持温度'>

├─ 子功能1:\x3C动词+名词>
│   └─ 二级:\x3C动词+名词>
├─ 子功能2:\x3C动词+名词>
└─ 子功能3:\x3C动词+名词>

每个功能节点必须是"动词+名词"结构(如"隔绝热传导"而非"热传导")。

追问提示(选一个未展开的节点追问):

"这个子功能还能再拆吗?比如'隔绝热传导'可以拆成'阻止直接接触'和'减少空气对流'——对吗?"


第三步:现状诊断

对照功能树,标注每个节点的状态:

状态 含义 标记
过载 🔴 功能过剩、成本过高或用户不需要 🔴
缺失 🟡 本该有却没有 🟡
低效 🟠 实现方式笨拙,有更好的替代 🟠
正常 🟢 当前状态可接受 🟢

输出格式:

总功能:\x3C总功能描述> [🟢]
├─ 子功能1:\x3C描述> [🔴 过载 — 说明原因]
├─ 子功能2:\x3C描述> [🟡 缺失 — 说明缺什么]
└─ 子功能3:\x3C描述> [🟠 低效 — 说明为什么笨拙]

第四步:创新发散

从诊断结果中选最痛的一个节点,提出核心问题:

"这个功能,还能用什么完全不同的方式实现?"

输出格式:

痛点节点:\x3C选定的节点>
当前方案:\x3C现有实现方式>

创新路径 A:\x3C替代方案1>
创新路径 B:\x3C替代方案2>
创新路径 C:\x3C替代方案3>

每个路径说明:

  • 核心原理:用什么不同机制实现同一功能
  • 预估成本:改动幅度(高/中/低)
  • 潜在优势:相比原方案好在哪

第五步:方案收敛

三问筛掉不靠谱选项:

问题 筛选标准
①能否100%满足必需功能? 不满足任何必需功能 → 淘汰
②改动收益>成本? 成本明显大于收益 → 淘汰
③与现有系统兼容吗? 严重冲突且无法适配 → 淘汰

输出格式:

创新路径 A:[通过/淘汰] — \x3C理由>
创新路径 B:[通过/淘汰] — \x3C理由>
创新路径 C:[通过/淘汰] — \x3C理由>

✅ 入选方案:\x3C通过三问的方案,简述核心改动>

第六步:落地切片

给出最小可试验版本

输出格式:

最小可试错切片:
- 改动范围:只改\x3C具体子功能节点>
- 验证方式:\x3C一次循环/一周试用/A-B测试>
- 核心指标:\x3C如何量化证明有效>
- 下一步决策:如果\x3C条件>则扩大推广,否则\x3C替代方案>

参考资源

  • FAST 功能分析法的详细说明与案例 → references/fast-guide.md
  • 功能建模的常见错误与修正 → references/common-mistakes.md
安全使用建议
This skill is an offline, instruction-only consultant for FAST-style problem decomposition and optimization — it does not require credentials or install code, so technical risk is low. Consider: (1) verify any sensitive or proprietary details you share with the skill before sending them, (2) review suggested changes before implementing operationally, and (3) if you do not want the agent to call the skill autonomously, disable model invocation or require explicit user invocation in your agent settings.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: functional-analysis-optimizer Version: 1.0.0 The skill bundle is a purely instructional framework for an AI agent to perform functional analysis (FAST method) for process optimization. It contains no executable code, network requests, or instructions to access sensitive system data, and its content is entirely aligned with its stated purpose across SKILL.md and the reference documentation.
能力评估
Purpose & Capability
The name and description describe a FAST-based optimization helper. The skill is instruction-only, requests no binaries, env vars, or installs, and the included reference files are documentation about FAST — all proportional to the declared purpose.
Instruction Scope
SKILL.md contains step-by-step prompts and output templates for walking a user through six FAST stages (anchor → model → diagnose → ideate → converge → pilot). It does not instruct the agent to read system files, access environment variables, call external endpoints, or exfiltrate data; it only asks for user-provided target and objectives.
Install Mechanism
No install spec or code files are provided (instruction-only). This is low-risk: nothing is downloaded or written to disk by the skill itself.
Credentials
The skill requires no credentials, config paths, or environment variables. Its guidance and reference files do not rely on or request secrets — proportional for a facilitation/consulting skill.
Persistence & Privilege
Flags: always=false (not force-included) and disable-model-invocation=false (normal — allows autonomous invocation). There is no request to modify other skills or system-wide config. Privilege level is appropriate for its function.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install functional-analysis-optimizer
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /functional-analysis-optimizer 触发
  4. 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
- 首次发布功能分析法优化器,支持通过六步法(锚定、建模、诊断、创新、收敛、落地)系统优化任意对象。 - 自动激活于“优化”、“功能分析”、“FAST图”、“拆解问题”等相关需求场景。 - 按动词+名词方式进行功能拆解与诊断,并输出可执行的创新和收敛路径。 - 提供明确输出格式和追问提示,便于逐步引导用户完成优化流程。
元数据
Slug functional-analysis-optimizer
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

Functional Analysis Optimizer 是什么?

功能分析法优化器。当用户提到"优化"、"功能分析"、"FAST图"、"拆解问题"、"拆解一切问题"时激活。适用场景:优化某个产品、流程、系统或任意对象(如外卖保温袋、周报流程、App功能、网页设计),要求按功能拆解的方式找到改进路径。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 71 次。

如何安装 Functional Analysis Optimizer?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install functional-analysis-optimizer」即可一键安装,无需额外配置。

Functional Analysis Optimizer 是免费的吗?

是的,Functional Analysis Optimizer 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Functional Analysis Optimizer 支持哪些平台?

Functional Analysis Optimizer 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 Functional Analysis Optimizer?

由 Jack-xun(@jack-xun)开发并维护,当前版本 v1.0.0。

💬 留言讨论