指令

适用人群

适合：要先把一类重复任务跑出第一版结果的人、要把零散输入整理成更可执行结果的人、要让 AI 先代跑一遍流程再决定下一步的人。

技能介绍

将既有或新编写的 Python 脚本重构为双模式模块，用于稳定、可维护的数据处理流。

它更适合放进日常流程里，先完成第一轮处理，再由人工确认和继续推进。

业务背景和落地案例

仅在编写或改写 Python 代码为数据处理流时使用。

能做什么

• 仅在编写或改写 Python 代码为数据处理流时使用。
• 输入包含：现有脚本、需求描述，或需要从零生成脚本，但明确要求双模式模块化。
• 必须生成一个可被 import 调用且可通过 CLI 运行的 Python 模块。
• 必须提供一个 run()（或语义等价命名）函数，参数覆盖原脚本全部输入。
• 必须使用 argparse 解析命令行参数，并在 main() 中调用 run()。
• 必须保留 if name == “main”:，且仅在其中调用 main()。
• 必须将硬编码路径与环境依赖参数化，不得写死路径。
• 不得在 run() 中读取全局变量、环境变量或命令行状态。

安装方法

方式 1：对 OpenClaw 说（不用写代码）

适合：OpenClaw、Codex、Kimiclaw、Windsurf、Trae、华为 CodeArts。

直接对 OpenClaw 说：

帮我安装一个叫 指令 的 Skill。
如果安装时需要精确名字，就用 s2-agent-skill-python-dual-mode。
装好以后，先用它帮我处理一遍当前任务。

如果需要手动安装，可以用这条命令：

clawhub install s2-agent-skill-python-dual-mode

方式 2：导入 MD 安装

适合：腾讯Workbuddy、百度Duclaw、字节Arkclaw、智谱Autoclaw、科大讯飞Astronclaw。

1. 找到这条 Skill 自带的 Markdown 文件，通常就是它的 SKILL.md 或同名 .md 文件。
2. 把这个 Markdown 文件导入到你的产品里。
3. 导入完成后，直接对 AI 说：

用刚刚导入的指令，先帮我处理当前任务。

备注：这一种本质上是导入一个 Markdown 文件，给知道安装包里有 .md 文件的人即可。

方式 3：代码安装

适合：Claude Code、Cursor、通义灵码、文心快码。

这条 Skill 没有整理出稳定的命令行安装写法，建议优先用方式 1 或方式 2。

使用步骤

1. 先选上面 3 种方式里，自己最容易完成的一种。
2. 安装完成后，直接对 OpenClaw 说：“用指令帮我处理当前任务。” 先让它自己跑一遍就可以。
3. 如果你已经有明确文件、网址、目录或数据，再把它补给 OpenClaw，让它只处理这一部分。
4. 先看第一轮结果，再决定要不要追加条件、缩小范围或继续执行下一步。
5. 如果这条 Skill 确实好用，就把它保留在常用列表，后面重复任务直接复用。

你需要准备什么

• 与你当前任务相关的文件、网址、目录或数据。
• 你最想先解决的问题或目标。
• 如果有格式或范围要求，也可以提前说明。

你会看到什么结果

• 第一轮处理结果。
• 整理后的重点内容。
• 下一步可继续执行的建议。

风险提示

• 涉及 API Key、Token 或其他凭证时，先确认保存方式和权限边界。

来源信息

• 公开页面地址: https://agentskillsrepo.com/skill/Victory-Hugo/s2-agent-skill-python-dual-mode
• SKILL.md 下载地址: https://agentskillsrepo.com/skill/Victory-Hugo/s2-agent-skill-python-dual-mode/download