COMPASS Skills · AI任务总控Skills系统

这是什么？

COMPASS Skills 是一个个性化 AI 任务总控 Skills 系统，由 7 个模块化 Skill 组成。它解决了 AI Agent 开发中的核心痛点：任务模糊不清、跨会话上下文丢失、技能无法持续进化。COMPASS 覆盖任务澄清、任务森林管理、会话接力、用户画像保持、技能自动构建和升级、学术文本人性化等完整闭环。

适合谁：使用 AI Agent 处理复杂多步骤任务的开发者、需要跨会话保持上下文的项目管理、追求 Agent 技能工程自动化的技术用户。

准备工作

• Claude Code / Codex / OpenCode / OpenClaw 环境
• Python 3 标准库（纯 Python，无额外依赖）
• 安装：npx skills add dongshuyan/compass-skills --skill '*' -a claude-code
• 时间预算：5 分钟安装，30 分钟体验全部 7 个 Skill

七步核心流程

第一步：安装全部 Skill

npx skills add dongshuyan/compass-skills --skill '*' -a claude-code

第二步：task-clarifier — 任务澄清

当需求模糊时，$task-clarifier 会主动提问，帮你把模糊想法变成清晰可执行的任务。这避免了 AI Agent 盲目执行导致的返工。

第三步：task-forest — 任务森林

$task-forest 将复杂任务拆解为树状结构——父任务、子任务、依赖关系一目了然。适合多步骤项目管理。

第四步：session-handoff-prompt — 会话接力

$session-handoff-prompt 在会话结束时自动生成接力提示，确保下一个会话无缝接续。解决跨会话上下文丢失痛点。

第五步：user-profile-keeper — 用户画像

$user-profile-keeper 持续学习和维护你的偏好、习惯、项目上下文，让 Agent 越来越懂你。

第六步：run-history-skill-builder

$run-history-skill-builder 从你的运行历史中自动提取模式，构建新的 Skill。实现技能自动进化。

第七步：run-history-skill-upgrader + academic-humanizer

• skill-upgrader：自动升级已有 Skill，优化提示词和流程
• academic-humanizer：将 AI 生成的学术文本改写为更自然的表达

常见踩坑

1. 任务森林过深：不要将任务拆得太细，建议 3-4 层即可
2. 会话接力格式：确保接力提示包含关键上下文，否则新会话可能丢失信息
3. 用户画像膨胀：user-profile-keeper 可能积累过多信息，定期清理
4. skill-builder 质量：自动构建的 Skill 需要人工审核和优化
5. 多 Skill 协同：7 个 Skill 同时激活可能冲突，建议按需启用

常见问题 FAQ

Q1: COMPASS 和直接使用 Agent 有什么区别？

A: COMPASS 为 Agent 增加了任务管理、会话接力、技能进化三层层能力，让 Agent 从”一次性工具”变成”持续进化的助手”。

Q2: 需要同时启用全部 7 个 Skill 吗？

A: 不需要。按需启用，日常使用 task-clarifier + task-forest 即可，session-handoff 在切换会话时使用。

Q3: 数据存储在哪里？

A: 本地存储，纯 Python 标准库实现。用户画像和运行历史都在本地。

Q4: 免费吗？

A: MIT 开源，完全免费。

Q5: 和 Obsidian Skills 有什么区别？

A: COMPASS 聚焦 Agent 任务管理，Obsidian Skills 聚焦知识管理工具增强。两者互补，可以同时使用。

参考链接

• 官方仓库
• MIT License
• Linux.do 社区讨论