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职业技能个性学习路径生成
作者
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· GitHub ↗
· v2.4.1
· MIT-0
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install learning-path-builder
功能描述
根据输入的职业技能标准文档,输出基于知识图谱的三层学习路径规划。适用于职业技能学习、职业资格认证学习。本技能以中国国内职业技能为目标,参考资源为国内官方资源。详细说明见 references/README.md
使用说明 (SKILL.md)
学习路径构建器 v2.4.0
核心功能
输入职业技能标准文档(如PDF)→ 输出三层知识图谱(JSON/CSV/JSON-LD格式)
核心设计:L1大领域 → L2模块 → L3叶节点,每节点0.5学时,来源标注(权威/参考/推断)
工作流程
第零步:检测多方向标准(如有人工智能5个方向则推荐默认方向)
第一步:提取PDF文本 → 写入 /tmp/kg_pdf_text_{job_id}.txt
第二步:动态提取L1职业功能领域(从原文结构,非固定4个框)
第三步:逐域构建L2/L3节点 → 增量写入 /tmp/kg_progress_{job_id}.json
第四步:生成 JSON + CSV(nodes/edges) + JSON-LD
第五步:生成来源说明文档 + 质量检查
每步完成后通过当前会话发送进度通知
核心原则
- 权威资源优先:osta.org.cn、openstd.samr.gov.cn、教育部/工信部/中国大学MOOC
- 搜索优先:先搜索权威来源,找不到再用参考来源,最后才推论
- 来源标注:每个节点标注 ✅权威 / ⚠️参考 / 🤖推断
- 动态L1:L1领域从PDF标准原文的职业功能结构动态提取,非固定框架
多方向标准处理
检测到多方向标准时(如人工智能工程技术人员5个方向):
- 分析各方向的学习热度、材料丰富度、应用前景
- 生成推荐报告,提供默认推荐
- 学习者未选择时使用默认方向
详细示例见 references/README.md
输出格式
每次构建同时生成4个文件:
{name}_kg.json— 主JSON{name}_kg_nodes.csv— 节点表(Excel可打开){name}_kg_edges.csv— 关系表{name}_kg.jsonld— JSON-LD开放格式
超时策略
- 不设硬性超时,任务完整执行
- 每步结果写文件,失败可从该步骤续接
- references/ 目录包含详细说明文档,按需加载
详细说明:references/README.md 作者:Wang Zhipeng | 更新:2026-04-21 14:13
安全使用建议
Things to consider before installing and running:
- Missing runtime/dependency declarations: SKILL.md and scripts expect tools/libraries that are not declared in metadata. Ensure your environment provides: a suitable Python 3 runtime, PyYAML (yaml), and the pdftotext binary (poppler-utils) if you plan to process PDFs. Without these the skill may fail or behave unexpectedly.
- Network access and scraping: the code actively fetches content from public Chinese sites (baike.baidu.com, osta.org.cn, openstd.samr.gov.cn, icourse163.org, etc.). Confirm you allow outbound HTTP(S) from the agent environment and consider rate limits / terms of service for those sites.
- Long-running, no hard timeout: the SKILL.md states “no hard timeout” and incremental file writes and progress notifications; run it in a controlled/sandboxed environment to avoid runaway jobs or unexpected resource use.
- File writes: the skill writes temporary files to /tmp and produces outputs in an output_dir; review these outputs and ensure sensitive documents are not unintentionally uploaded.
- Legality/ToS: automated scraping of sites (e.g., Baidu Baike) may conflict with site terms of service—review before wide use.
- Audit the scripts: although I saw no hidden external command-and-control endpoints, you should review scripts (especially truncated/omitted files) for any hardcoded or obfuscated endpoints before granting broader permissions.
- If you need stricter safety: run the skill in an isolated container/VM with limited network access, install only required dependencies, and review logs/output files. If you want to prevent autonomous runs, keep model invocation controlled (disable autonomous invocation in your agent policy).
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: learning-path-builder
Version: 2.4.1
The 'learning-path-builder' skill bundle is a legitimate tool designed to generate structured learning paths from professional standard documents (PDFs). The bundle contains Python scripts (e.g., scripts/baidu_baike_extractor.py, scripts/rag_integration.py) that extract and validate information from authoritative sources such as Baidu Baike, Wikipedia, and Arxiv. The instructions in SKILL.md and README.md clearly define a multi-step workflow involving text extraction, knowledge graph construction, and multi-format output (JSON, CSV, JSON-LD). There is no evidence of malicious intent, data exfiltration, persistence mechanisms, or harmful prompt injections; all network and file operations are aligned with the stated purpose of building educational content.
能力评估
Purpose & Capability
名字与描述(基于职业标准构建知识图谱与学习路径)与包含的脚本和工作流一致:脚本用于提取PDF文本、构建KG、从国内权威/参考站点验证内容(如百度百科、国家站点、慕课平台)。没有请求与目的不符的凭证或外部服务。
Instruction Scope
SKILL.md 明确描述了运行流程(提取PDF→解析章节→增量写入/tmp→多格式导出→来源验证并发送会话进度)。这与代码一致。但 SKILL.md 明确要求使用 `pdftotext` 提取全文,而 registry metadata 列出的“必需二进制/环境变量”为空——这是一个不一致(运行时可能失败)。此外,工作流程没有硬性超时且会进行网络检索/抓取(百度百科、政府/慕课站点),会产生外部网络流量并可能耗时较长;SKILL.md 要求通过“当前会话发送进度通知”,意味着运行时会反复输出中间结果。
Install Mechanism
包是 instruction-only(没有安装规范),但包含多个 Python 脚本(scripts/)。没有声明需要的运行时(如 Python 版本、PyYAML 等第三方库)或系统工具(pdftotext)。脚本大部分使用标准库 urllib/json/re/re,但部分脚本导入了 yaml(需要 PyYAML)。没有从不可信 URL 下载依赖或执行远程二进制,这降低了直接供应链风险,但缺乏明确依赖声明会导致运行失败或意外行为。
Credentials
技能未要求任何环境变量、凭证或配置路径,这与其以公开权威资源为主的设计一致。脚本会进行公开网站抓取(baike、gov、mooc),但不要求敏感凭据或访问其它技能的配置。
Persistence & Privilege
flags 中没有 always:true,也未声明要修改其他技能或系统范围配置。脚本写入 /tmp 和输出目录文件,但这属于本技能自身的正常产物,未表现出对系统持久化或跨技能权限的请求。
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 learning-path-builder - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/learning-path-builder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
v2.4.1
- 进度提醒使用当前会话,替换了原来的飞书消息
- 其他没有变化
v2.4.0
learning-path-builder v2.4.0 introduces a robust learning path construction system for Chinese vocational skills, featuring dynamic knowledge graph generation and multi-format export.
- Supports input of vocational skill standard documents (e.g., PDF) and outputs a three-tier knowledge graph (L1: domain → L2: module → L3: leaf nodes) with authority-source annotation.
- Automatically detects and recommends among multiple skill directions (e.g., in multi-track professions).
- Exports results in JSON, CSV (nodes/edges), and JSON-LD formats, with clear source annotations (authoritative, reference, inferred).
- Implements incremental file-based progress tracking and failure recovery, plus Feishu progress notifications.
- Prioritizes authoritative Chinese resources and provides detailed documentation in references/README.md.
元数据
常见问题
职业技能个性学习路径生成 是什么?
根据输入的职业技能标准文档,输出基于知识图谱的三层学习路径规划。适用于职业技能学习、职业资格认证学习。本技能以中国国内职业技能为目标,参考资源为国内官方资源。详细说明见 references/README.md. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 122 次。
如何安装 职业技能个性学习路径生成?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install learning-path-builder」即可一键安装,无需额外配置。
职业技能个性学习路径生成 是免费的吗?
是的,职业技能个性学习路径生成 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
职业技能个性学习路径生成 支持哪些平台?
职业技能个性学习路径生成 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 职业技能个性学习路径生成?
由 [email protected](@wzp2026)开发并维护,当前版本 v2.4.1。
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