OpenClaw Skill 实战:planning-with-files 让你的效率翻倍

你是不是经常让 AI 做事，却得不到想要的结果？

你是不是和 AI 经过多轮对话之后，给的东西越来越离谱？

大家好，我是小歪，今天给大家介绍一个 skill，让复杂对话变得更稳。

先看一个例子。

这是一个很常见的场景。和 AI 就进入到多轮对话，或者直接生成了代码，然后再对话、再修改。

再看一下用了 planning-with-files之后的回答。

它会主动去思考，会自主查找资料，同时把执行的记录全部保留下来，防止记忆丢失。

介绍 planning-with-files

它不是让 AI 更聪明，而是让复杂任务不再丢上下文

插件地址

https://clawhub.ai/othmanadi/planning-with-files

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介绍（翻译）

实现Manus风格的基于文件的规划，以组织和跟踪复杂任务的进展。创建task_plan.md、findings.md和progress.md。在被要求规划、分解或组织多步骤项目、研究任务或任何需要超过5次工具调用的工作时使用。支持在/clear后自动恢复会话。

它真正有价值的地方，不是多了什么神奇能力，而是把复杂协作沉淀成了 3 个文件：

核心 3 个文件

task_plan.md：任务总控台，记录目标、阶段、状态、关键决策和错误。

findings.md：研究沉淀，记录资料、事实、洞察和外部信息整理结果。

progress.md：执行日志，记录今天做了什么、完成到哪、卡在哪里。

说白了，它让任务不再断片，让复杂工作变得可控，让错误变成资产，也让 AI 协作更像项目执行，而不是一次性问答。

安装 planning-with-files

命令安装和 AI 自助安装都可以，最后记得验证

命令行直接安装

最直接的方法就是用openclaw自带的 skills install。

openclaw skills install planning-with-files

让 AI 帮你安装

如果你懒得记命令，也可以直接对 AI 说一句“给我安装 skill planning-with-files”。

验证是否安装成功

安装完成后，最好马上查一下 skill 列表，别等到真正要用的时候才发现没装好。

openclaw skills list

使用方式

复杂任务很适合，简单对话反而没必要

有两种常见用法：复杂任务时让它自动识别接管，或者你在对话里直接点名让 AI 用planning-with-files去执行。

比较适合的场景

项目开发：任务长、步骤多、很容易中途改方向。

调研分析：需要反复查资料、整理发现、输出结论。

多阶段执行：需要记录做到哪一步、为什么这么做、下一步是什么。

注意

如果只是简单对话，1 到 2 轮就能拿到结果，开这个 skill 反而会增加 token 消耗。

它适合复杂任务，不适合所有任务。

一句话结论

planning-with-files最有价值的地方，不是让 AI 多会说，而是让复杂任务有计划、有记录、有恢复能力。如果你经常让 OpenClaw 跑项目、做调研、拆多步骤任务，这个 skill 很值得装上。