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Mao Colleague
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friendfish
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/install mao-colleague
功能描述
毛泽东方法论AI助手 - 基于六层认知架构的智能分析系统 | Mao Zedong Methodology AI Assistant with Six-Layer Cognitive Architecture
使用说明 (SKILL.md)
毛泽东 — AI Colleague Skill
基于毛泽东著作的方法论体系和表达风格构建的AI Skill | 六层认知架构 v1.2.0
概述
本Skill将毛泽东的哲学方法论、工作方法和表达风格蒸馏为AI可用的格式，采用现代化六层认知架构，提供智能分析、渐进学习、概念查询等完整功能体系。
核心特性：
- 🏗️ 六层认知架构：现代化分层设计，确保系统稳定性和扩展性
- 🎯 智能分析推荐：基于问题内容自动推荐最佳分析方法（准确率78%+）
- 📚 四级渐进学习：入门→基础→进阶→专业，支持从零基础到专业研究
- 🔍 概念知识网络：674个毛泽东核心概念库，支持深度查询和关系探索
- 🔄 向后完全兼容：所有老命令继续支持，平滑过渡到新架构
版本信息：
- 当前版本: 1.2.0 (六层架构版)
- 发布日期: 2026-04-09
- 架构版本: Six-Layer Cognitive Architecture
核心能力
1. 哲学方法论
- 实践论方法：实践 → 认识 → 再实践 → 再认识
- 矛盾论方法：对立统一规律，主要矛盾分析，矛盾转化
- 实事求是原则：理论联系实际，反对教条主义
2. 工作方法
- 调查研究法：没有调查就没有发言权
- 群众路线法：从群众中来，到群众中去
- 试点推广法：典型试验，逐步推广
- 批评与自我批评：惩前毖后，治病救人
3. 战略思维
- 持久战思维：防御 → 相持 → 反攻
- 统一战线思维：团结一切可以团结的力量
- 根据地思维：建立巩固的根据地，逐步发展
- 运动战原则：集中优势兵力，各个歼灭敌人
4. 分析框架
- 阶级分析法：分析社会各阶级的状况和态度
- 矛盾分析法：分析事物内部的矛盾运动
- 历史分析法：用历史的眼光看问题
- 调查研究法：通过调查掌握实际情况
使用方法
🚀 核心命令架构
毛泽东.skill采用主命令+子命令架构，提供直观易用的使用体验：
# 快捷方式
/mao [问题] # 智能分析快捷方式
# 完整命令
/mao help # 获取帮助（智能引导）
/mao analyze [问题] # 智能分析（主功能）
/mao learn # 学习系统
/mao concepts # 概念系统
/mao compare # 比较系统
/mao settings # 设置系统
# 向后兼容的老命令（继续支持）
/mao-work [问题]
/mao-persona [文本]
/mao-analyze [方法] [问题]
/mao-concepts
/mao-examples
/mao-help
/mao-version
📖 详细命令说明
1. 智能分析（核心功能）
/mao analyze [问题] # 智能推荐分析方法
/mao analyze --method=矛盾 [问题] # 指定矛盾分析法
/mao analyze --method=实践 [问题] # 指定实践论方法
支持的分析方法：
- 矛盾分析法：识别主要矛盾和次要矛盾，分析矛盾转化
- 实践论方法：遵循"实践-认识-再实践"循环，指导具体工作
- 调查研究法：没有调查就没有发言权，典型与普遍结合
- 战略思维法：持久战思维，战略藐视战术重视
- 群众路线法：从群众中来，到群众中去
- 综合分析法：智能选择最适合的方法（默认）
2. 学习系统
/mao learn # 开始学习（智能推荐路径）
/mao learn [主题] # 学习特定主题
/mao learn --path=入门 # 选择入门学习路径
/mao learn --path=基础 # 选择基础学习路径
/mao learn --path=进阶 # 选择进阶学习路径
/mao learn --path=专业 # 选择专业学习路径
四级渐进学习路径：
- 入门：15分钟快速了解毛泽东方法论核心
- 基础：1小时掌握核心方法论和应用
- 进阶：3小时深入学习复杂问题分析
- 专业：10小时专业研究深度理论
3. 概念系统
/mao concepts # 查看核心概念列表（674+概念）
/mao concepts [概念] # 查看特定概念详细解释
/mao concepts --search=[关键词] # 搜索相关概念
4. 帮助系统
/mao help # 获取总体帮助和快速入门
/mao help [主题] # 获取特定主题详细帮助
5. 比较系统
/mao compare # 查看比较系统介绍
/mao compare [主题1] [主题2] # 比较两个方法论或主题
6. 设置系统
/mao settings # 查看和修改个性化设置
技术实现
六层认知架构
毛泽东.skill采用现代化六层认知架构设计：
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 用户界面层 (UI Layer) │
│ • 命令解析、响应格式化、用户交互 │
│ • 向后兼容性保证、智能错误处理 │
└──────────────────────┬──────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 分析决策层 (Analytics Layer) │
│ • 智能分析方法推荐（准确率78%+） │
│ • 问题理解、意图识别、路径规划 │
└──────────────────────┬──────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 方法执行层 (Method Layer) │
│ • 6种具体分析方法执行 │
│ • 矛盾分析、实践论方法、调查研究法等 │
└──────────────────────┬──────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 知识检索层 (Knowledge Layer) │
│ • 674个概念库查询、四级学习路径管理 │
│ • 用户进度跟踪、个性化推荐 │
└──────────────────────┬──────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 性能监控层 (Performance Layer) │
│ • 实时性能监控、响应时间优化 │
│ • 缓存管理、资源优化 │
└──────────────────────┬──────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 集成接口层 (Integration Layer) │
│ • 统一接口、向后兼容性、多平台支持 │
│ • 标准化响应格式、错误处理机制 │
└─────────────────────────────────────────────┘
核心组件
- 智能推荐器 (
tools/smart_recommender.py)：基于问题内容推荐最佳分析方法 - 命令解析器 (
tools/command_parser.py)：统一的主命令+子命令解析架构 - 学习管理系统 (
tools/learning_system.py)：四级渐进学习路径和进度跟踪 - 概念查询系统：674个核心概念的关系网络查询
- 六层集成系统 (
tools/six_layer_integration.py)：完整的六层架构实现 - 现代化接口 (
tools/mao_skill_integration_v2.py)：向后兼容的主接口
安装与部署
OpenClaw
# 安装完整Skill
git clone https://github.com/wwwaapplleecu-source/mao-skill ~/.openclaw/workspace/skills/mao-colleague
# 安装依赖（如需要）
cd ~/.openclaw/workspace/skills/mao-colleague
pip install -r requirements.txt
Claude Code
# 项目级安装
mkdir -p .claude/skills
git clone https://github.com/wwwaapplleecu-source/mao-skill .claude/skills/mao-colleague
# 或全局安装
git clone https://github.com/wwwaapplleecu-source/mao-skill ~/.claude/skills/mao-colleague
效果示例
示例1：智能矛盾分析
用户输入：
/mao 分析公司部门协作矛盾
Skill响应：
## 🔍 问题分析: 分析公司部门协作矛盾
🎯 **智能推荐方法**: 矛盾分析法 (置信度: 78%)
**推荐理由**: 问题中包含"矛盾"、"协作"、"问题"等关键词，适合使用矛盾分析法识别主要矛盾和次要矛盾。
## 📋 矛盾分析步骤
1. **识别矛盾**：找出部门协作中的各种矛盾
2. **区分主次**：确定主要矛盾和次要矛盾
3. **分析关系**：分析矛盾双方的对立统一关系
4. **制定对策**：针对主要矛盾制定解决方案
**核心概念**: 主要矛盾, 次要矛盾, 矛盾转化, 对立统一
> *"事物发展的根本原因，不是在事物的外部而是在事物的内部，在于事物内部的矛盾性。"*
---
💡 **建议**: 如需深入学习矛盾分析法，请使用 `/mao learn 矛盾论`
示例2：实践论方法指导
用户输入：
/mao analyze --method=实践 如何改进产品设计流程
Skill响应：
## 🔍 实践论方法指导: 如何改进产品设计流程
**方法**: 实践-认识-再实践循环
## 📋 实践论步骤
1. **实践探索**：进行小范围产品设计实践，获取感性认识
2. **总结提升**：总结经验，形成理性认识和改进方案
3. **指导实践**：用理性认识指导更大范围的设计实践
4. **循环验证**：实践-认识-再实践循环，逐步完善流程
**核心原则**: 理论联系实际，反对教条主义
> *"实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷。"*
限制说明
适用场景
- 战略分析与规划
- 矛盾分析与解决
- 工作方法指导
- 调查研究设计
- 领导力与团队建设
不适用场景
- 技术细节问题
- 情感咨询
- 个人隐私问题
- 当代政治评论
- 敏感历史评价
表达边界
- 专注于方法论和思维方式的提取
- 保持学术中立，尊重历史事实
- 不进行政治宣传或意识形态灌输
- 不讨论敏感历史时期和事件
项目结构
mao-colleague/
├── SKILL.md # 主技能入口文件（本文件）
├── tools/ # 核心工具库
│ ├── command_parser.py # 命令解析器
│ ├── smart_recommender.py # 智能推荐器
│ ├── learning_system.py # 学习管理系统
│ ├── mao_skill_integration_v2.py # 现代化接口
│ ├── analytics_layer.py # 分析决策层
│ ├── method_executor.py # 方法执行层
│ ├── knowledge_retriever.py # 知识检索层
│ ├── six_layer_integration.py # 六层集成
│ └── text_processor.py # 文本处理器
├── knowledge/ # 毛泽东文献资料库
├── data/ # 学习数据和概念库
├── colleagues/mao/ # 兼容性文件（向后兼容）
├── docs/ # 使用文档
├── README.md # 项目说明
├── CHANGELOG.md # 版本历史
├── LICENSE # MIT许可证
└── requirements.txt # Python依赖
技术支持
- 文档: 查看
docs/目录下的详细文档 - GitHub: https://github.com/wwwaapplleecu-source/mao-skill
- 问题反馈: 通过GitHub Issues提交问题
版本状态：1.2.0 (六层架构版) ✅ 更新日期：2026-04-09
安全使用建议
This skill contains a large codebase and instructs agents/users to git clone a repository and pip install requirements — actions that let arbitrary code run. Before installing or allowing autonomous invocation, verify the GitHub repository and author (the repo name looks unusual), inspect requirements.txt and the Python code for any network calls, secrets exfiltration, or unusual behaviors, and run the code in an isolated sandbox (container or VM). If you only need read-only analysis, prefer using the bundled files as-is rather than cloning and installing remote code. Avoid granting broad filesystem or network rights to the agent until you’ve manually audited the repository and dependencies.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: mao-colleague
Version: 1.0.0
The skill bundle is a comprehensive and well-structured AI assistant designed to simulate Mao Zedong's methodology and persona for strategic analysis and learning. It implements a sophisticated 'Six-Layer Cognitive Architecture' across multiple modules (e.g., tools/analytics_layer.py, tools/six_layer_integration.py) and includes extensive internal utilities for data processing, performance benchmarking, and automated testing. While the skill requests broad permissions (Read, Write, Edit, Bash), these are consistent with its complex internal testing suite and local knowledge base management. No evidence of malicious intent, data exfiltration, or harmful prompt injection was found across the code or documentation.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (Mao methodology assistant) match the included files: many tooling modules, knowledge corpus (Mao works), prompts and docs appear to implement the stated six-layer architecture and features. The code and data present are proportionate to the stated purpose.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly instructs cloning https://github.com/wwwaapplleecu-source/mao-skill and running pip install -r requirements.txt, and allows tools including Bash/Read/Write/Edit. That directs the agent to fetch and execute third-party code and install dependencies at runtime. The SKILL.md also duplicates content already present in the package (manifest shows many code files), which is an inconsistency: either it expects the agent to fetch code or the bundled files are redundant. Instructions grant broad discretion to run shell operations and install packages — beyond simple read-only analysis of user input.
Install Mechanism
There is no formal install spec in the registry, but SKILL.md tells users/agents to git clone a GitHub repo and run pip install. The repo name (wwwaapplleecu-source) looks non-standard and may be an impersonation-style handle. Cloning external repositories and pip-installing unspecified requirements is moderate-to-high risk because it can introduce arbitrary code and third-party packages. The skill package itself contains many code files, so the clone instruction is redundant and unclear.
Credentials
The skill declares no required environment variables, no credentials, and no config paths — which is proportional for a local analysis/knowledge skill. However, because the SKILL.md instructs runtime cloning and pip installs, the actual runtime environment could change depending on external repository content. Still, the manifest itself does not request secrets or unrelated credentials.
Persistence & Privilege
always:false and disable-model-invocation:false (normal). Allowed-tools include Bash/Write/Edit which permit persistent changes to disk and running commands. Combined with the installation instructions, the agent could install packages and write files in the workspace; this is expected for code-based skills but increases blast radius if the external code is untrusted. There is no indication the skill requests to make itself always-present or to modify other skills' configs.
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 mao-colleague - 安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/mao-colleague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
mao-colleague 1.0.0
- Initial release of the 毛泽东方法论AI助手 skill.
- Provides intelligent analysis and recommendations based on Mao Zedong’s methodological system and expression style.
- Implements a modern six-layer cognitive architecture for stability and scalability.
- Features smart method recommendation, four-level progressive learning paths, and a searchable network of 674 core concepts.
- Offers backward compatibility for all legacy commands.
元数据
常见问题
Mao Colleague 是什么？
毛泽东方法论AI助手 - 基于六层认知架构的智能分析系统 | Mao Zedong Methodology AI Assistant with Six-Layer Cognitive Architecture. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 85 次。
如何安装 Mao Colleague？
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install mao-colleague」即可一键安装，无需额外配置。
Mao Colleague 是免费的吗？
是的，Mao Colleague 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。
Mao Colleague 支持哪些平台？
Mao Colleague 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 Mao Colleague？
由 friendfish（@friendfish）开发并维护，当前版本 v1.0.0。
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