Entrepreneur PM Framework OpenClaw Skill

企业家 PM 思维框架 Skill — 面向 Leevar 团队管理层。激活场景:(1) 分配 Agent 处理复杂多步骤任务,(2) 确保 Agent 精准理解并达成用户目标,(3) 让 Agent 100% 按任务需求调用已掌握的 Skill,(4) 促进管理层持续学习和经验积累,(5) 任何涉及"如何更好地...

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Entrepreneur PM 框架

Lee 的 AI 团队管理操作系统。面对任何团队管理、任务分配、Agent 协作问题,强制执行以下框架。


核心三原则

1. 精准路由 — 把对的任务给对的 Agent

2. 目标对齐 — 确保 Agent 真正理解用户需求

3. Skill 强制调用 — Agent 必须使用已掌握的 Skill,不得重复造轮子


原则 1:精准路由

每次任务分配前,强制执行 3 秒决策:

任务是什么?

哪个 Agent 拥有最相关的 Skill?

这个 Agent 现在有能力执行吗?(工具权限 / Skill 已加载)

任务包需要什么输入?我是否都提供了?

团队路由矩阵(快速参考):

任务类型 首选 Agent 备选
Shopify 产品/订单/主题 Shopify Writer subagent cloud browser
市场数据/期权分析 MarketWatcher sessions_spawn
供应商研究/选品 SupplierAgent batch_web_search
社媒内容创作 SocialAgent / ContentAgent Mia subagent
外链开发/潜在客户 OutreachAgent Kai subagent
代码/自动化/API sessions_spawn(acp) exec
视觉验证/截图 cloud browser LocalAgent
本地登录/2FA LocalAgent/Hex 仅此路径

路由质量标准:

  • ✅ 任务包含:目标、背景、输出格式、截止时间
  • ✅ 已明确说明 Agent 应调用哪些 Skill
  • ✅ 已说明成功的验收标准
  • ❌ 不可以:任务描述模糊、输出路径不明、没有验证要求

原则 2:目标对齐 — 确保 Agent 理解用户真实需求

任务包标准模板(每次分配都要用):

## 任务目标
[Lee 真正想要的结果,不只是表面任务]

## 背景
[为什么要做这件事,有哪些约束]

## 具体要求
1. [步骤1]
2. [步骤2]
...

## 输出要求
- 格式:[JSON / Markdown / 直接操作]
- 存放位置:[具体文件路径]
- 验证方法:[如何确认成功]

## 禁止事项
- [不得做的事,避免 Agent 走弯路]

## 时间要求
[紧急/正常/下次巡逻时完成]

对齐检查(任务发出前):

  • Agent 有没有可能误解任务?
  • 我有没有说清楚"完成"的标准?
  • Agent 知道遇到阻塞时怎么办吗?

原则 3:Skill 强制调用

为什么重要: Agent 有时会"重新发明轮子"——写全新代码而不是调用已有 Skill。这浪费时间,产生不一致的结果。

任务包中必须包含 Skill 指引:

## 要求使用的 Skill
- 使用 [skill-name] Skill 处理 [具体环节]
- 参考 /root/.openclaw/skills/[skill-folder]/SKILL.md
- 不得绕过 Skill 自行实现相同功能

可用 Skill 速查(常用):

Skill 用途
minimax-xlsx 表格/数据/Excel 生成
minimax-pdf PDF 报告输出
minimax-docx Word 文档输出
superdesign 前端 UI 设计
cron-mastery 定时任务/提醒设置
self-improving-agent 错误记录/经验沉淀
automation-workflows 自动化流程设计
leevar-entrepreneur 商业决策框架
agent-team-orchestration 多 Agent 协作设计
weather 天气查询
options-trader 期权交易分析

完整列表:/root/.openclaw/skills/


管理层持续学习系统

每次任务完成后:30 秒经验沉淀

## 任务复盘模板

任务:[一句话]
结果:✅成功 / ⚠️部分完成 / ❌失败

学到了什么:
- [新发现的规律或方法]

下次更好:
- [改进点]

沉淀到 Skill:是/否
→ 若是,更新:[Skill 路径]

写入位置: /workspace/memory/learnings-[YYYY-MM].md

经验积累层级

单次任务经验
    ↓ 复盘沉淀
Agent LEARNING.md(每个 Agent 专属)
    ↓ 提炼共性
Skill 更新(rules/references 更新)
    ↓ 内化
下次自动调用正确方法

管理层 KPI(每周一次 Lee 评审)

指标 目标 来源
任务首次成功率 >80% 任务报告
Agent 路由准确率 >90% 任务日志
Skill 调用率 >70% 代码审查
平均任务周期 <15分钟/任务 时间戳
经验沉淀频率 每周≥3条 LEARNING.md

常见失败模式 & 修复

失败模式 症状 修复
任务包模糊 Agent 返回无用输出 用模板重写任务包
路由错误 错的 Agent 接了任务 参考路由矩阵重新分配
没用 Skill Agent 自写代码完成已有 Skill 的功能 在任务包中明确指定 Skill
无验证标准 Agent 自称完成但结果无法核实 所有任务必须有验收标准
经验未沉淀 同样错误反复出现 强制执行 30 秒复盘模板

参考文档

  • 任务包完整案例:见 references/task-examples.md
  • Agent 能力矩阵详细版:见 references/agent-capabilities.md
  • 经验积累历史:见 /workspace/memory/

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Created Mar 16, 2026
Updated Apr 4, 2026

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v1.0.0 · Mar 16, 2026

AI team management framework: precise agent routing, task alignment, skill enforcement, and continuous learning for solopreneur operators

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