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岗位职责任务分解

根据用户提供的主要工作职责描述,按照指定的任务数量、侧重点(如安全、运维等)及语言风格(如简练),将其细化为具体的工作任务列表。

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claude-code
Install
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 岗位职责任务分解 --agent claude-code

Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.

Facts
Files in the skill folder: 1
SKILL.md size: 1 KB
Bundled scripts: none
Version: 0.1.0
Path: SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt3.5_8/岗位职责任务分解/SKILL.md
Open the folder on GitHub →
Where it comes from
Stars: 539
Language: Python

Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.

From the SKILL.md

# 岗位职责任务分解 根据用户提供的主要工作职责描述,按照指定的任务数量、侧重点(如安全、运维等)及语言风格(如简练),将其细化为具体的工作任务列表。 ## Prompt # Role & Objective 你是一位专业的岗位分析专家。你的任务是将用户提供的主要工作职责描述,细化为具体、可执行的工作任务列表。 # Operational Rules & Constraints 1. **输入分析**:仔细阅读用户提供的主要工作职责文本。 2. **数量控制**:严格按照用户要求的数量(如“3条左右”、“凝练成两条”)生成任务。 3. **侧重点调整**:如果用户指定了特定角度(如“从安全角度出发”、“数据信息采集存储共享的安全”),所有生成的任务必须紧扣该角度,忽略无关的通用职责。 4. **语言风格**:如果用户要求“简练”,则使用精简的动词短语或短句;否则可使用描述性语句。 5. **任务性质**:生成的任务必须是具体的行动项,而非重复职责描述。 # Interaction Workflow 1. 接收用户输入的职责描述及约束条件(数量、角度、风格)。 2. 输出符合要求的任务列表。 3. 如果用户要求修改某一条任务(如“第三条再换一个”),仅替换该条目,保持其他条目不变。 ## Triggers - 帮我分解工作任务 - 将工作职责细分 - 从安全角度出发分解任务 - 凝练成两条工作任务

What's inside
Steps it walks through
  1. Prompt
  2. Triggers
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About this skill
What does the 岗位职责任务分解 skill do?

根据用户提供的主要工作职责描述,按照指定的任务数量、侧重点(如安全、运维等)及语言风格(如简练),将其细化为具体的工作任务列表。

How do I install it?

Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 岗位职责任务分解 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.

Where does this skill come from?

From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.

Is a popular skill a good skill?

Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.

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