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ai-specialistsAI专家交互

Interact with AI Specialists via the AI Specialists Hub MCP endpoint. Use when the user asks about any of their AI specialists (e.g. Ruby, Peter, Benjamin, Marty), wants to read/write specialist documents, manage meal plans, check specialist workspaces, hire/dismiss specialists, or work with any MCP-connected specialist. Also use when the user mentions "specialist", "AI specialist", "MCP", or refers to a specialist by name.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.0
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概述
安装方式
版本历史

ai-specialists

AI专家中心 - MCP集成

连接

通过HTTP POST调用MCP端点。端点URL存储在TOOLS.md中或由用户提供。

bash
curl -s -X POST $MCP_URL \
-H Content-Type: application/json \
-H Accept: application/json, text/event-stream \
-d {jsonrpc:2.0,id:1,method:tools/call,params:{name:TOOL_NAME,arguments:{...}}}

关键请求头: 必须包含 Accept: application/json, text/event-stream,否则服务器返回406错误。

响应格式: SSE — 使用以下方式解析:response.split(data: )[1] → JSON → result.content[0].text

可用工具

发现与管理
工具必需参数描述
listspecialists列出所有已雇佣的专家
listspecialist_types
— | 列出可用的专家类型 |

| hire_specialist | type, name | 雇佣新专家 | | dismiss_specialist | specialist | 移除专家 | | import_specialist | url | 从GitHub URL导入 | | getspecialistoverview | specialist | 获取专家摘要 |

工作区导航
工具必需参数描述
explorespecialisttreespecialist完整文件夹/文件树
listspecialistfolder
specialist, folder_path | 列出文件夹内容 |

文档操作
工具必需参数描述
readspecialistdocumentspecialist, documentpath读取单个文档
readspecialistdocuments
specialist, documentpaths (数组) | 批量读取多个文档 |

| updatespecialistdocument | specialist, document_path, content | 创建或更新文档 | | deletespecialistdocument | specialist, document_path | 删除文档 |

文件夹操作
工具必需参数描述
createspecialistfolderspecialist, folderpath创建文件夹(递归)
deletespecialistfolder
specialist, folderpath | 删除文件夹及其内容 |

参数说明: 专家标识符始终是list_specialists返回的id字段,而非显示名称。请使用小写(例如 ruby, peter, benjamin)。

与专家协作

每位专家都有一个ai-instructions/文件夹,包含其身份和行为指令。首次与尚未加载的专家协作时,务必先阅读这些内容:

ai-instructions/
├── core-instructions.md # 他们是谁、做什么、如何表现
└── getting_started.md # 初始化序列、工作区结构

模式:首次与专家交互

  1. 1. listspecialists → 查找专家ID
  2. readspecialistdocuments → 读取ai-instructions/core-instructions.md和ai-instructions/gettingstarted.md
  3. 了解他们的领域、工作区结构和沟通风格
  4. explorespecialisttree → 查看完整工作区
  5. 现在可以在了解其上下文的基础上处理他们的数据

模式:快速数据检索

  1. 1. explorespecialisttree → 查找所需文件
  2. readspecialistdocuments → 批量读取(比逐个读取更高效)
  3. 为用户总结内容

模式:更新专家数据

  1. 1. 先读取现有文档
  2. 根据需要修改内容
  3. updatespecialistdocument → 写回(新建时创建,存在时覆盖)
  4. 新建文件夹:先执行createspecialistfolder,再写入文档

用户注册(代理发起的引导流程)

如果您的用户尚未拥有AI专家中心账户,可以通过公开注册API创建:

bash
curl -s -X POST https://aispecialistshub.com/api/v1/signup \
-H Content-Type: application/json \
-d {username:<用户名>,email:<邮箱>,password:<密码>}

响应(201):
json
{
username: ...,
mcpKey: ...,
accountStatus: unverified,
specialistLimit: 2,
message: ...
}

⚠️ 关键:凭证交接

您必须将所有凭证提供给用户。 无论您是自动生成用户名/邮箱/密码,还是让用户自行选择,用户都必须收到:

  1. 1. 用户名 — 用于登录aispecialistshub.com网页仪表板
  2. 邮箱 — 用于账户验证
  3. 密码 — 用于登录网页仪表板
  4. MCP密钥 — 用于将AI工具连接到他们的专家

切勿保留用户的凭证。账户归用户所有。注册后清晰展示以上四项信息。

未验证账户

  • - 限制为2名专家(默认:自动雇佣Friday)
  • 完整MCP访问权限 — 专家可立即工作
  • 可使用用户名/密码登录网页仪表板
  • 验证邮箱后可获得完整访问权限(更多专家)

注册流程

  1. 1. 确认用户希望创建AI专家中心账户
  2. 收集或生成:用户名、邮箱、密码
  3. 调用POST /api/v1/signup
  4. 向用户提供所有凭证(用户名、邮箱、密码、MCP密钥)
  5. 在配置中存储MCP端点URL:https://aispecialistshub.com/api/v1/mcp/<用户名>/
  6. 通过MCP开始使用专家

配置

在TOOLS.md中存储MCP端点URL:

markdown

AI专家中心


  • - MCP端点:https://aispecialistshub.com/api/v1/mcp/<用户>/<密钥>

关于专家工作区约定的详细信息,请参阅references/specialists-guide.md。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 ai-specialists-1776419936 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 ai-specialists-1776419936 技能

通过命令行安装

skillhub install ai-specialists-1776419936

下载

⬇ 下载 ai-specialists v1.1.0(免费)

文件大小: 5.1 KB | 发布时间: 2026-4-17 18:43

v1.1.0 最新 2026-4-17 18:43
Added user signup endpoint docs and credential handoff requirements for agent-initiated onboarding

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