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delegation任务分解委派

Opus-level strategic decomposition for any opportunity, project, or task. Breaks work into atomic pieces with evals, assigns each to the cheapest capable model, and wires them into an executable pipeline. Use when starting anything new (opportunity, feature, project), when a task is too big to hand directly to a sub-agent, or when the user says "break this down", "figure out what to build", "analyze this opportunity". The THINK layer — Opus thinks, everything else works.

作者: admin | 来源: ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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概述
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delegation

技能名称: 授权

授权——一次思考,廉价执行

Opus是大脑。其他一切都是双手。
此技能是洞察与执行之间的转换层。

核心原则

永远不要用0.10美元/任务模型处理0.002美元/任务的工作。
永远不要用0.002美元/任务模型处理0.10美元/任务的思考。

机会 ──► OPUS思考 ──► 原子任务队列 ──► 廉价模型执行 ──► 评估验证 ──► 交付
(一次) (书面产物) (sonnet/flash/gptoss) (自动化)

阶段0:风险评估(仅限新想法——已定义任务跳过)

当Ryan有一个原始想法时,在任何分解之前,运行风险评估协议。这用构建者优化的评估取代了VC尽职调查。最多3轮,然后决策。

第1轮:非理性乐观(Flash——廉价、快速)

提示一个廉价模型走向最大程度的看涨。不允许怀疑。

你是一个非理性乐观的创始人,正在评估这个想法:{IDEA}

假设一切顺利。回答:

  1. 1. 是什么:一句话
  2. 谁付费:具体买家(不是企业——命名用户画像)
  3. 为什么是现在:世界上发生了什么变化使这在今天成为可能
  4. 总可寻址市场:自下而上,不是X十亿美元的1%——多少买家 × 价格
  5. 不公平优势:我们已经拥有什么(基础设施、数据、分销渠道、技能)
  6. 第一笔1000美元:赚到第一笔一千美元收入的确切步骤
  7. 10倍场景:如果一切顺利两年,这会是什么样子
  8. 现有资产:这可以接入我们的哪些产品/管道/技能

第2轮:残酷修正(Sonnet——更强的推理能力)

获取第1轮的输出并尝试杀死它:

你是一个无情的VC合伙人,正在审查这个推介:{ROUND1OUTPUT}

对于8个要点中的每一个,要么:

  • - 确认:证据支持它,引用原因
  • 修正:主张是错误的但可修复——方法如下
  • 杀死:这从根本上被破坏且不可修复——原因如下

然后回答:

  • - 最大风险:杀死这个想法的一件事
  • 我们能否用<100美元测试它?:是/否 + 如何测试
  • 可比退出:相邻领域已出售/IPO的3家公司
  • 裁决:构建 / 搁置 / 杀死(附一句话理由)

第3轮:问卷(仅当第2轮说构建时)

如果想法存活下来,生成5个在投入资源前必须回答的问题:

基于这个已评估的想法:{ROUND2OUTPUT}

精确生成5个问题,其中:

  • - 每个问题可以用数据(而非观点)回答
  • 每个答案会实质性改变构建计划
  • 每个问题可以在<30分钟内研究清楚
  • 格式:问题 | 如何回答 | 如果是与否分别会改变什么

Ryan回答这5个问题 → 答案输入阶段1的分解。

风险评估的代币预算

轮次模型估计代币数成本
第1轮:乐观flash~1500$0.003
第2轮:修正
sonnet | ~2000 | $0.06 | | 第3轮:问题 | flash | ~800 | $0.002 | | 总计 | | ~4300 | $0.065 |

如果我们无法用0.07美元的推理解决它,那么这个想法还不够清晰。 搁置它,等有更多信号时再重新审视。

何时不进行风险评估

  • - 任务已定义(错误修复、功能请求、维护)
  • Ryan明确说明了要构建什么
  • 这是一个有规格说明的客户项目
  • 这是基础设施/工具类工作

阶段1:思考(仅限Opus——约500-2000代币输出)

这是唯一使用Opus的阶段。之后的一切都被授权出去。

1a. 机会框架(如果跳过了风险评估)

在≤150词内回答:

是什么:[一句话——这是什么]
谁:[目标客户——要具体,不是中小企业]
为什么是现在:[时机信号——监管、技术转变、市场缺口]
总可寻址市场:[总可寻址市场——即使是粗略的粗略估算]
竞争对手:[前3名,他们的弱点]
我们的优势:[我们拥有而他们没有的——现有基础设施、分销渠道、数据]
切入点:[我们进入的具体楔形——不是整个市场]

1b. 分解为原子

将工作分解为最小可独立测试单元

规则:

  • - 每个原子有一个清晰的输出(一个文件、一个URL、一个数据点、一个是/否答案)
  • 每个原子可以由机器验证(不是看起来不错——是一个返回通过/失败的命令)
  • 每个原子对子代理来说耗时<15分钟
  • 如果一个原子耗时>15分钟,它就不是原子的——再次拆分
  • 依赖关系是明确的(原子B需要原子A的输出文件)

输出格式:

markdown

#原子输出评估模型依赖估计
1研究竞争对手定价research/pricing.md≥3个竞争对手列出flash3分钟
2
搭建Next.js应用脚手架 | src/app/page.tsx | npm run build退出码0 | sonnet | — | 5分钟 |

1c. 模型分配

是代码生成吗? → sonnet
是批量/模板/分类吗? → flash
是20+项的批次吗? → gptoss
需要>100K上下文吗? → gemini-pro
是面向客户的文案吗? → opus(例外)
是是/否检查吗? → flash

默认:flash。 只有在有理由时才升级。

1d. 评估规范

每个原子都有一个机器可验证的评估:

评估类型示例检查方式
文件存在research/pricing.mdtest -f research/pricing.md
构建通过
Next.js构建 | npm run build; echo $? → 0 |
| HTTP 200 | 网站已上线 | curl -so /dev/null -w %{http_code} [url] → 200 |
| 内容检查 | ≥3个竞争对手 | grep -c ^## research/pricing.md ≥ 3 |
| 截图 | UI正确渲染 | 浏览器截图 + 图像模型评估 |

阶段2:规划(仍用Opus,仅排序——快速)

  1. 1. 按依赖关系进行拓扑排序
  2. 分组为波次(并行原子)
  3. 估计总时间 = 通过依赖关系图的最长路径
  4. 估计总成本 = 总和(模型成本 × 估计时间)

将完整计划写入workspace/DELEGATION_PLAN.md。

阶段3:执行(Opus放手——不再接触工作)

将DELEGATION_PLAN.md交给编排器 → 生成器管道。

Opus在执行期间的唯一角色:监控完成事件,在失败时重新路由。

Opus不做: 编写代码、生成内容、运行构建、进行研究查询。

阶段4:评估(自动化)

每个原子之后:运行评估命令 → 通过/失败 → 必要时进行模型升级重试。

失败 → 重试相同模型 → 升级模型(flash→sonnet→opus) → 标记为失败

阶段5:学习(反馈自动改进)

将每个原子的耗时 + 通过/失败追加到.learnings/LEARNINGS.md。

反模式

  • - ❌ Opus编写代码
  • ❌ 主观评估(看起来不错)
  • ❌ 原子大于15分钟
  • ❌ 对新机会跳过框架
  • ❌ 在执行期间重新思考(阶段2后计划被锁定)
  • ❌ 花费>$0.07推理一个未经验证的想法
  • ❌ 对<20个项目使用gptoss

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 venture-delegation-1775873641 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 venture-delegation-1775873641 技能

通过命令行安装

skillhub install venture-delegation-1775873641

下载

⬇ 下载 delegation v1.0.0(免费)

文件大小: 4.31 KB | 发布时间: 2026-4-12 11:49

v1.0.0 最新 2026-4-12 11:49
- Initial release of the delegation skill, version 1.0.0.
- Strategic framework for decomposing work into atomic units, each with clear outputs and automated, machine-verifiable evals.
- Dynamic assignment engine chooses the cheapest capable model (flash, sonnet, gptoss, opus, gemini-pro) for each task type.
- Integrated Venture Eval protocol to rapidly validate new ideas with multi-round optimism, skepticism, and actionable next steps, all under $0.07 cost.
- Detailed process phases: THINK (atomic decomposition), PLAN (dependency mapping), EXECUTE (sub-agent handoff), EVAL (automated verification), and LEARN (feedback loop).
- Emphasizes clear anti-patterns, model cost efficiency, and strict separation between insight (Opus) and execution (sub-agents).

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