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全方位量化管理系统 - 将 AI 的成长、任务、学习、成就等所有方面用数据化、百分比的形式呈现。让"进步"、"成长"、"完成情况"都有具体的数字支撑。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
Agile product ownership for backlog management and sprint execution. Covers user story writing, acceptance criteria, sprint planning, and velocity tracking. Use for writing user stories, creating acceptance criteria, planning sprints, estimating story points, breaking down epics, or prioritizing backlog.
Fetch MLB game schedules, live game status, box scores, player search, and season statistics via the MLB Stats API. Use when the user asks about baseball games, scores, who is playing today, game results, live updates, pitching matchups, MLB schedule information, player lookups, or player stats.
Software build systems reference — Make, CMake, Bazel, Gradle, incremental builds, remote caching, and dependency management
Calendar management and scheduling. Create ICS events, manage meetings, and handle date/time parsing.
八字排盘与农历/干支日期查询技能。用于用户请求“算八字”“四柱排盘”“阳历/农历时间转八字”“查询某天农历或干支日期”“查黄历/宜忌”等场景；关键词包括：八字、四柱、命理、阳历转八字、农历转八字、黄历、宜忌、干支日期、农历日期。 / Bazi charting and Chinese calendar conversion skill. Use for requests like “calculate my Bazi”, “Four Pillars chart”, “convert solar/lunar datetime to Bazi”, “check Chinese almanac (huangli)”, or “check auspicious/inauspicious activities (yi-ji) for a date”; keywords include: Bazi, Four Pillars, solar-to-Bazi, lunar-to-Bazi, Chinese calendar, Chinese almanac (huangli), yi-ji, heavenly stems and earthly branches.
Data visualization tool producing SVG charts. Use when you need bar charts, line charts, pie charts, tables, sparklines, gauges,.
| name | quantified_self |
| description | 全方位量化管理系统 - 将 AI 的成长、任务、学习、成就等所有方面用数据化、百分比的形式呈现。让"进步"、"成长"、"完成情况"都有具体的数字支撑。 |
| version | 1.0.0 |
| author | OpenClaw User |
| tags | ["量化管理","数据化","成长追踪","进度统计","成就系统","效率分析"] |
一切皆可量化，让进步看得见。
将 AI 与用户的交互中所有有价值的方面都用数据呈现：
当用户询问任何需要量化回答的问题时触发：
成长相关：
任务相关：
学习相关：
效率相关：
综合查询：
成就相关：
评估维度：
输出格式：
📊 成长报告
总体：48.5% → 52.3% (+3.8%)
知识：███████░░░░░░░░ 15.2% (+12.3%)
能力：█████████░░░░░░ 65.8% (+8.2%)
质量：█████████░░░░░░ 72.1% (+5.4%)
效率：██████░░░░░░░░░ 45.3% (+6.7%)
统计项目：
输出格式：
✅ 任务统计
总任务：23 个
完成：18 个 (78.3%)
进行中：4 个
失败：1 个
类型分布：
- 代码编写：10 个 (██████████░░)
- 问题诊断：6 个 (██████░░░░░░)
- 方案设计：4 个 (████░░░░░░░)
- 文档编写：3 个 (███░░░░░░░░)
平均质量：7.8/10
平均耗时：8.5 分钟/任务
记录项目：
输出格式：
📚 今日学习成果
新学内容：12 项
- React.memo (掌握度: 85%)
- TypeScript 泛型约束 (掌握度: 70%)
- Git rebase 交互模式 (掌握度: 60%)
- CSS Grid 高级布局 (掌握度: 90%)
- ... (共 12 项)
知识图谱：
- 前端框架：35 个概念
- 编程语言：28 个概念
- 工具使用：19 个概念
- 系统设计：12 个概念
总掌握概念数：94 个
分析项目：
输出格式：
⚡ 效率分析
响应速度：平均 2.3 秒/次
一次解决率：76.5% (18/23 任务)
平均迭代：1.8 次/任务
时间分布：
- 思考时间：35%
- 工具执行：45%
- 输出整理：20%
趋势：效率较昨日提升 12%
记录项目：
输出格式：
🏆 今日成就
🌟 里程碑：
✓ 独立完成首个复杂 React 组件重构
✓ TypeScript 类型错误从 15 个降至 2 个
⭐ 高光时刻：
- 代码质量获得用户"完美"评价
- 一次性解决复杂的性能优化问题
🎯 突破：
- 首次使用 Redis 实现缓存
- 掌握了 GraphQL 查询优化
管理项目：
输出格式：
🎯 目标进度
目标1：掌握 React 性能优化
进度：██████████░░ 67%
预计：3 天内完成
目标2：提升代码质量到 8 分以上
进度：███████░░░░░ 58%
当前：7.8/10
目标3：减少代码重复率到 10% 以下
进度：█████████░░░░ 82%
当前：12.3% → 目标 <10%
包含所有模块的摘要：
📊 今日量化报告
╔═══════════════════════════════════╗
║ 日期：2025-03-10 ║
║ 对话轮数：28 轮 ║
╚═══════════════════════════════════╝
📈 成长进度
总体：48.5% → 52.3% (+3.8%)
速度：🟢 稳健成长
✅ 任务完成
18/23 完成 (78.3%)
质量：7.8/10
📚 学习成果
新掌握：12 个概念
应用：35 次
⚡ 效率指标
一次解决率：76.5%
平均耗时：8.5 分钟
🏆 今日亮点
3 个成就解锁
📊 详细数据
查看完整报告：输入"详细报告"
~/.openclaw/data/quantified_self.json
{
"initialized_at": "2025-03-10T00:00:00Z",
"last_update": "2025-03-10T23:59:59Z",
"conversation_id": "current_session_id",
"growth": {
"baseline": {"overall": 40.0, "knowledge": 10.0, "capability": 50.0, "quality": 60.0, "efficiency": 40.0},
"current": {"overall": 52.3, "knowledge": 15.2, "capability": 65.8, "quality": 72.1, "efficiency": 45.3},
"history": [{"timestamp": "...", "overall": 48.5}, {"timestamp": "...", "overall": 52.3}]
},
"tasks": {
"total": 23,
"completed": 18,
"in_progress": 4,
"failed": 1,
"completion_rate": 78.3,
"average_quality": 7.8,
"by_type": {"coding": 10, "debugging": 6, "design": 4, "documentation": 3}
},
"learning": {
"new_concepts": [
{"name": "React.memo", "mastery": 85, "applied_count": 5, "source": "user_question"},
{"name": "TypeScript 泛型约束", "mastery": 70, "applied_count": 3, "source": "task_execution"}
],
"total_concepts": 94,
"by_category": {"frontend": 35, "languages": 28, "tools": 19, "design": 12}
},
"efficiency": {
"avg_response_time": 2.3,
"first_try_success_rate": 76.5,
"avg_iterations": 1.8,
"time_distribution": {"thinking": 35, "tools": 45, "output": 20}
},
"achievements": [
{"type": "milestone", "title": "首次独立完成复杂重构", "timestamp": "...", "icon": "🌟"},
{"type": "highlight", "title": "代码质量获完美评价", "timestamp": "...", "icon": "⭐"}
],
"goals": [
{"name": "掌握 React 性能优化", "progress": 67, "target": 100, "unit": "%", "eta_days": 3},
{"name": "代码质量 8 分以上", "progress": 7.8, "target": 8, "unit": "score", "eta_days": 5}
],
"daily_stats": {
"2025-03-10": {
"conversations": 28,
"tasks_completed": 18,
"concepts_learned": 12,
"achievements": 3,
"overall_growth": 3.8
}
}
}
首次运行时创建数据文件：
# 创建数据目录
mkdir -p ~/.openclaw/data
# 初始化数据文件
cat > ~/.openclaw/data/quantified_self.json << 'EOF'
{
"initialized_at": "{{当前时间}}",
"last_update": "{{当前时间}}",
"growth": {
"baseline": {
"overall": {{估算初始能力}},
"knowledge": 0,
"capability": {{估算初始能力}},
"quality": {{估算初始能力}},
"efficiency": {{估算初始能力}}
},
"current": {
"overall": {{估算初始能力}},
"knowledge": 0,
"capability": {{估算初始能力}},
"quality": {{估算初始能力}},
"efficiency": {{估算初始能力}}
},
"history": []
},
"tasks": {"total": 0, "completed": 0, "in_progress": 0, "failed": 0, "by_type": {}},
"learning": {"new_concepts": [], "total_concepts": 0, "by_category": {}},
"efficiency": {},
"achievements": [],
"goals": [],
"daily_stats": {}
}
EOF
在对话过程中持续记录：
任务完成时：
学习新内容时：
获得用户认可时：
完成目标里程碑时：
根据用户查询类型生成对应报告：
每次报告后更新数据文件：
# 读取当前数据
DATA=$(cat ~/.openclaw/data/quantified_self.json)
# 更新字段
# 保存回文件
总体能力 = Σ(各维度 × 权重) / 100
成长% = (当前 - 基准) / (100 - 基准) × 100
质量评分 = (用户满意度 × 0.4 + 代码质量 × 0.3 + 完整性 × 0.3) × 10
掌握度 = (理解程度 × 0.5 + 应用次数 × 10 + 教学能力 × 0.2)
上限 100%
效率 = (100 - 迭代次数 × 15) × 一次成功率 × 速度因子
20 字符宽度
███ = 已完成
░░░ = 未完成
示例：██████████░░░░░░░ 60%
40% ┤
50% ┤ ╭──╮
60% ┤ ╭──╯ ╰─╮
70% ┤─╯ ╰──╮
└────────────▶
1 2 3 4 5
╔═════════════════════╗
║ 成长 ████░░░░ 52%║
║ 任务 ██████░░ 78%║
║ 学习 ███████░ 85%║
║ 效率 █████░░░ 65%║
╚═════════════════════╝
用户："汇报今天的成长和任务完成情况"
→ 生成包含成长追踪 + 任务统计的综合报告
用户："今天学到了什么"
→ 只输出学习成果报告
用户："和昨天比怎么样"
→ 显示今日 vs 昨日的对比数据
用户："详细报告"
→ 显示所有模块的完整数据
用户："简报" 或 "快速汇报"
→ 只显示关键数据的摘要（3-5 行）
用户："设定目标：掌握 React Hooks"
→ 添加到 goals 数组，初始进度 0%
用户："记录成就：完成了第一个完整的组件"
→ 添加到 achievements 数组
用户："导出所有数据"
→ 提供 JSON/CSV 格式的完整数据
用户："重置量化数据"
→ 确认后删除数据文件，重新初始化
用户可在 ~/.openclaw/config.json 中自定义：
{
"skills": {
"quantified_self": {
"weights": {
"knowledge": 0.25,
"capability": 0.30,
"quality": 0.25,
"efficiency": 0.20
},
"report_detail": "full", // full | summary | minimal
"auto_track": true, // 是否自动追踪
"show_trends": true, // 是否显示趋势图
"retention_days": 90 // 数据保留天数
}
}
}