소스 정보
- 저장소
- agentscope-ai/QwenPaw
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 20일 08:23
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 34,066
- 포크
- 3,008
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw --skill make-plan명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Use this skill whenever the user needs ANY mailbox/email operation — checking, reading, searching, sending, replying, forwarding, organizing or deleting email, managing threads, connecting a personal mailbox, or registering a new mailbox. This skill is the single entry point for email tasks and orchestrates qwenpawmail-mcp for nine supported personal-mail domains.
当用户需要任何邮箱/邮件操作时使用此技能——包括查看、阅读、搜索、发送、回复、转发、整理或删除邮件,管理会话线程,绑定个人邮箱或注册新邮箱。此技能是邮件任务的统一且唯一入口,通过 qwenpawmail-mcp 编排操作,当前支持 9 个个人邮箱域名。
Use this skill when you need to consult another agent, ask for help, or involve a specific agent the user asked for.
| name | make_plan |
| description | 当需要向更强 Agent 请求执行计划时使用;用于获取分步骤、可落地的计划,并由你自己执行,而不是让对方代执行任务。 |
| metadata | {"builtin_skill_version":"1.3","qwenpaw":{"emoji":"🗺️"}} |
当你需要向更强 Agent 发起一次外部计划请求时,使用本 Skill。
本 Skill 的目标不是把任务外包出去,而是:
调用步骤:
list_agents() 查可用 Agent 的 IDchat_with_agent(...) 向更强 Agent 请求“制定计划”to_agent 传目标 Agent IDtext 中明确给出提示仅需给出可按步骤执行的计划,不要执行session_id,并提炼出真正可执行的步骤,并由你自己执行chat_with_agent(...),并传入记录的 session_id 以保持上下文推荐调用骨架:
list_agents()
chat_with_agent(
to_agent="stronger_agent",
text="[Agent <auto> requesting] 请帮我为下面任务制定执行计划。你不需要执行任务,只需要输出明确、可落地、按顺序排列的步骤。",
)
以下场景适合直接发起外部计划请求:
以下情况不要用本 Skill:
调用 chat_with_agent(...) 时要明确说明:
请帮我为下面任务制定一份执行计划。 你不需要执行任务本身,只需要输出计划。
任务: [要做什么]
目标: [最终想达到什么结果]
约束:
计划要求:
输出格式: [例如:输出 5-8 个编号步骤,每步 1-3 句]
chat_with_agent 请求示例:
chat_with_agent(
to_agent="strong_agent",
text="""
请帮我为下面任务制定一份执行计划。
你不需要执行任务本身,只需要输出计划。
任务:
修改一个多模块功能。
目标:
以较低风险完成改动,并避免遗漏联动点。
约束:
- 尽量减少返工
- 需要保留可验证的中间检查点
计划要求:
1. 拆成可落地的步骤
2. 标明推荐顺序
3. 标出关键依赖和检查点
4. 尽量包含验证方式
输出格式:
请输出 3-5 个编号步骤,每步尽量具体。
""",
)
chat_with_agent 回复示例:
[SESSION: xxx]
下面是我为你制定的执行计划:
1. ...
2. ...
xxx 是本次对话的 session_id,你需要记录下来以便后续追问细化,一般是一个较长的字符串,例如 local_agent:to:strong_agent:1776406127168:e11b08d8chat_with_agent 追问示例(假设你想让对方细化第 3 步):
chat_with_agent(
to_agent="strong_agent",
text="请基于刚才的计划,再细化第 3 步。仍然只需要补计划,不需要代执行任务。",
session_id="xxx",
)
把更强 Agent 的回复当作“执行计划输入”,不是“任务已经完成”。
你应该做的是:
不要把计划原样当成结果交付给用户,除非用户要的就是计划本身。
一份合格的计划,至少应满足:
如果拿到的是空泛建议,例如“先分析,再实现,再测试”,这不够,需要继续追问细化。
缺执行路径,就先要计划。 计划必须分步、具体、能落地。 被求助 Agent 负责出计划,不负责代执行。 拿到计划后,由求助发起者自己执行。