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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。
$ npx -y skills add agentscope-ai/skills --skill make_plan-zh --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
/make_plan-zhContext preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
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。
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: 1) 使用 `list_agents()` 查可用 Agent 的 ID
2) 使用 `chat_with_agent(...)` 向更强 Agent 请求“制定计划”
3) 收到回复后,记录对话的 `session_id`,并提炼出真正可执行的步骤,并由你自己执行
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: 1. 拆成明确、可执行的步骤 2. 标明推荐顺序 3. 必要时指出依赖、检查点或验证方式 4. 如果有明显风险,补充关键注意点
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. ...
`chat_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: 1. 提炼出真正可执行的步骤 2. 判断是否需要按你的环境做微调 3. 由你自己执行这些步骤 4. 遇到新不确定性时,再继续细化计划
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。
A curated collection of skills around AgentScope ecosystem and QwenPaw applications — ready to be installed into AI coding assistants like Claude Code, Cursor, and more.
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