# L2 课程与 Skills 对应表

本表用于讲师备课、客户交付和课堂演示：每节课对应哪些 Skill、什么时候用、产出什么文件。  
默认先用课程内置或示范 Skill；外部 Skill 安装前必须阅读 `SKILL.md`，确认权限、外部 API、凭据和安全边界。

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## 1. L2 五节主课逐节对应

| 节次 | 课程主题 | 必用 / 主推 Skill | 可选 Skill / 生态能力 | 课堂产物 | 备注 |
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| L2-7 | 从“用工具”到“造工具”：梳理你的工作流 | `prompt-builder-engine` | `openclaw-skill-creator`、LangGraph workflow 思路 | `AI化流程筛选卡.md`、`工作流拆解表.md` | 先判断流程是否适合 AI 化，再拆成输入、步骤、输出、验收、人工确认点。 |
| L2-8 | 给 AI 装个“脑子”：知识与记忆的归档 | `study-companion-kb` | `rag`、`openclaw-rag-skill`、腾讯 ima、RAGFlow、AnythingLLM、MCP resources | `知识库说明.md`、`记忆规则.md`、Markdown 资料卡 | 知识整理包主课：区分知识库、上下文、短期记忆、长期记忆。 |
| L2-9 | 招一个不要工资的 AI 员工：打造专属 Agent | `prompt-builder-engine` | `agent`、`agent-group`、OpenAI Agents SDK 的 tools / handoffs / guardrails | `Agent设定卡.md` | 定义岗位、边界、知识来源、工具权限、handoff 和人工确认点。 |
| L2-9A 加餐 | 模型能力体检与 Agent 岗位匹配 | `model-eval-router`、课程内置离线模型评测工具 | 30 个基准/开源来源、Deep Research Pro、独立模型盲评 | 题库配置、模型测试 JSON、岗位路由报告 | 从 24 基础 + 30 专项 + 12 客户题中选择并保存配置，持续回归且执行硬门槛。 |
| L2-10 | 把重复工作变成一句话：个性化 Skill 制作 | `openclaw-skill-creator`、`prompt-builder-engine` | `mcp-client`、`mcp-server`、课程已有 `skillpacket/skills/*`、evals | `Skill草稿.md`、`测试任务.md` | 流程固化包主课：把 SOP 固化成可测试、可评分、可迭代 Skill。 |
| L2-11 | 让 AI 学会你的“手感”：优化与模块收官 | `openclaw-skill-creator` | `agent-daily-report`、`report-summary-builder`、tracing / observability 思路 | `我的AI工具箱.md`、`提效流程评估表.md` | 把知识整理、流程固化、风格学习三件套汇总成可交付作品，并通过试跑记录优化到 v2。 |

## 1A. 加餐与延伸附录

| 文件 | 定位 | 可选 Skill / 生态能力 | 课堂产物 | 备注 |
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| L2-8A | 工程资产加餐 | 现有大模型、腾讯 ima、RAGFlow、AnythingLLM | `AGENTS.md`、`SKILL.md`、`IDENTITY.md`、`SOUL.md` 草稿 | 内容拆入 L2-8、L2-10、L2-11；主课时间不够时跳过。 |
| L2-8B | 本地生产级 RAG 加餐 | `model-eval-router` RAG 专项、Qwen3-Embedding / Reranker、BGE-M3、Qdrant、BM25、Ragas 方法 | `03A_本地RAG生产方案与验收表.md` | 分开评测解析、召回、重排、生成和环境故障，并记录索引版本。 |
| L2-9A | 模型选型加餐 | `model-eval-router`、课程内置 `模型能力测试与岗位匹配工具.html` | 模型测试 JSON、岗位路由 Markdown、版本回归报告 | 定义 Agent 后、固化 Skill 前使用；Skill 可研究当前模型但不保存 API Key。 |
| L2-12 | 延伸自动化课 | `rss-ai-reader`、`docker-essentials`、`secucheck`、`report`、`weekly-report-writer` | `OpenClaw每日自动化简报.md` | 学有余力后再讲 RSS、Docker、安全巡检和 Skill 监控；默认只读，不自动安装、不删除、不重启。 |

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## 2. 客户交付三件套对应

| 客户交付 | 说明 | 主推 Skill | 可选 Skill / 工具 | 最小交付 |
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| 知识整理 | 给 AI 参考资料，形成 RAG / 知识库 | `study-companion-kb`、`prompt-builder-engine` | 腾讯 ima、`rag`、`openclaw-rag-skill`、RAGFlow、AnythingLLM | `知识库说明.md`、`资料清单.md`、`RAG验收题.md` |
| 流程固化 | 把稳定操作流程写成 `AGENTS.md` / Skill | `openclaw-skill-creator`、`prompt-builder-engine` | `mcp-client`、`mcp-server`、`agent`、`agent-group` | `AGENTS.md`、`SKILL.md`、`测试任务.md` |
| 风格学习 | 用 `IDENTITY.md` / `SOUL.md` / Markdown 样文学习风格 | `prompt-builder-engine`、`openclaw-skill-creator` | 现有大模型 | `IDENTITY.md`、`SOUL.md`、`风格样本.md`、`风格测试题.md` |
| Skill Creator | 从“我想做一个 xxx”生成、测试、评估、优化 Skill | `openclaw-skill-creator` | Anthropic skill-creator 方法、LangGraph、DSPy、promptfoo、MCP | `需求确认卡.md`、Skill 草稿、`评估打分表.md`、`迭代记录.md` |

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## 3. Skill 类型速查

| 类型 | 代表 Skill | 课堂用途 |
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| 提示词与需求澄清 | `prompt-builder-engine` | 把新手需求改成可执行指令、验收标准和风险检查。 |
| Skill 创建 | `openclaw-skill-creator` | 根据客户需求选择预设框架，生成 Skill、测试、评分和迭代。 |
| 模型评测与路由 | `model-eval-router` | 检索模型证据、生成业务/RAG测试、自动评分、版本回归和 Agent 模型组合。 |
| 知识库 / RAG | `study-companion-kb`、`rag`、`openclaw-rag-skill` | 整理资料、引用回答、处理不知道和资料冲突。 |
| 本地生产 RAG | Qdrant / FAISS / pgvector、Qwen3-Embedding、BGE-M3、Reranker | 建立本地向量与关键词索引，完成检索评测、增量更新、删除和回滚。 |
| Agent 协作 | `agent`、`agent-group` | 定义岗位、分工、触发方式和工具边界。 |
| 报告与复盘 | `report`、`agent-daily-report`、`weekly-report-writer`、`report-summary-builder` | 生成日报、周报、项目复盘和自动化简报。 |
| RSS 信息整理 | `rss-ai-reader` | 抓取订阅、摘要资讯、形成每日信息简报。 |
| Docker 管理 | `docker-essentials` | 容器状态、镜像、Compose 和调试基础流程。 |
| 安全审计 | `secucheck`、`security-shield`、`agent-security-guard` | 检查权限、凭据、外部调用、会话、网络和高风险动作。 |

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## 4. 安装和使用边界

- 课程内置示范 Skill：优先使用 `skillpacket/skills/` 下已有目录。
- 外部 Skill：先 `openclaw skills search <关键词>`，再阅读 `SKILL.md`，确认没有不合适的外部 API、凭据或越权操作。
- 高风险动作：登录、付款、审批、发布、删除、转账、提交申请必须人工确认。
- 客户资料：默认脱敏；身份证号、银行卡号、验证码、病历、商业秘密不进入公开课程样本。