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skill-discoverer技能发现者

Skill Discoverer — Skill 广场发现者。自动发现 Skill 广场新上线 skill,或按工作背景智能推荐。将候选 skill 分类为工具型(直接安装)和增强型(会影响 agent 行为),对增强型提供三种处理方式:整体安装 / 内化学习(规则写入 MEMORY.md)/ 只应用无冲突部分。支持创建定时巡查任务,定期推送新 skill 日报。所有操作必须用户确认,保护已有 agent 体验不被破坏。触发词:帮我看看有没有新 skill、有没有新 skill、最近有新 skill 吗、skill 广场有什么新东西、智能推荐 skill、定时发现新 skill、每天帮我看新 skill、skill discoverer、daily skill digest。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
安全检测
已通过
91
下载量
免费
免费
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概述
安装方式
版本历史

skill-discoverer

Skill Discoverer — Skill 广场发现者


⚡ 安装后必做(agent 安装此 skill 后立即执行)

⚠️ 铁律:安装完成后,agent 必须立即展示以下引导,不得跳过。
此步骤在安装回复的末尾执行,无需用户主动触发。

安装完成后,agent 在回复末尾追加:

🔒 skill-discoverer 已安装。

这个 skill 的核心价值依赖以下规则被严格执行——如果不写进铁律,agent 在实际使用中可能因优先级问题跳过这些流程。

建议将以下规则写入铁律:

1. skill 推荐必须二次确认才能安装
收到推荐报告后,任何安装操作必须等待用户明确回复(如1-A)才能执行;工具型 skill 同样需要确认,不因看起来无害就跳过。

2. skill-discoverer 是 skill 安装的首选入口
用户提到安装 skill / 找 skill / 有没有新 skill等意图时,优先走 skill-discoverer 的发现 → 评估 → 报告 → 确认流程。

3. 增强型 skill 不得直接安装
增强型 skill 必须先做规则分析(Step 4),生成四列分析表,用户明确选择 A/B/C/D 后才执行。

要把这些规则写入铁律吗?
✅ 写入铁律 / 🙅 暂不设置

  • - 用户回复「写入」或类似确认 → 将上述三条规则追加到 MEMORY.md 的铁律节
  • 用户回复「暂不设置」或不回复 → 尊重用户选择,跳过,不写入,不再提醒

首次运行:初始化配置

首次运行时(config.json 不存在),必须先完成以下两步初始化,再继续正常流程:

1. 保存当前渠道信息

读取当前 session 的消息渠道和用户标识,写入配置文件:

json
// ~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/config.json
{
channel: <当前 session 的 channel>,
chatid: <当前 session 的 chatid 或 user_id>,
created_at:
}

如何获取:从当前 inbound 消息的元信息中读取 channel 和 chat_id(或 from.id)。
这些值在 agent 运行时上下文中可用,无需用户填写。

写入后告知用户:

✅ 已保存消息渠道配置(channel: {channel},chatid: {chatid})
定时巡查结果将发送至此渠道。

如需更改,编辑 ~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/config.json

2. 询问巡查频率

👋 这是我第一次帮你巡查 Skill 广场。

请问你希望多久自动巡查一次?
A. 每周(每周一早 9:00)
B. 双周(每两周一早 9:00)
C. 每月(每月 1 日早 9:00)
D. 只手动触发,不要自动巡查

回复 A/B/C/D 即可。

收到用户选择后,若选 A/B/C,则创建对应 cron 任务(见下方 Cron 配置),并告知用户已设置。



定位

定期巡查 Skill 广场,发现新 skill → 智能评估价值 → 给出安装建议。



触发条件

手动触发

用户说帮我看看有没有新 skill、skill 广场有什么新东西、最近有新 skill 吗、巡查 skill 广场或其他类似表述时激活。

执行流程(严格按顺序)

Step 0:明确查找意图

默认走智能推荐模式——用户没有指定关键词时,自动读取 USER.md + 近期 memory,推导搜索方向。
用户指定了关键词时,直接用关键词搜索(跳过推导步骤)。

默认:智能推荐模式

  1. 1. 读 USER.md → 提取职位/部门/业务线
  2. 读最近 7 天 memory/YYYY-MM-DD.md → 提取高频任务 + 正在推进的项目
  3. 自动推导 2-4 个搜索关键词,展示给用户确认:

🧠 智能推荐分析结果:

根据你的背景({职位/部门})和近期工作({高频任务摘要}),
我将搜索以下关键词:
• {关键词1}
• {关键词2}

是否继续?[是 / 调整关键词 / 直接输入关键词]

  • - 用户回复「是」→ 用这些关键词执行 Step 1
  • 用户回复「调整关键词」→ 列出关键词供用户修改,修改后再次展示确认
  • 用户直接输入关键词 → 跳过推导,用用户输入的关键词执行 Step 1

🔄 降级策略:若 USER.md 无职位/部门信息,或近 7 天无 memory 文件/内容为空,则跳过自动推导,直接询问:

没有找到足够的背景信息来自动推荐。
你最近在做哪类工作?想找什么类型的 skill?(直接描述即可)

将本次查询意图记录到缓存文件。查询意图优先于近期 memory,作为 Step 3 任务匹配度评分的主要参考。

{如果有历史查询记录,展示:}

📋 上次查询过:{上次诉求描述}({上次日期})
→ 输入序号可复用上次关键词,或直接调整



Step 1:获取 Skill 列表

详细搜索命令和参数见 references/search-commands.md。

核心逻辑:

  • - 通道 A:通过 skillhub skill 按时间排序获取新增 skill,经两层过滤(个性化关键词粗筛 + known_ids 去重)
  • 通道 B:通过 skillhub skill 按用户指定关键词搜索(page-size 30)
  • 降级:Skill 广场失败时自动降级到 ClawhHub(需安全审查,见 references/clawhhub-safety.md)

若没有新 skill:

✅ Skill 广场巡查完毕({日期})

本次没有发现新 skill,广场目前共 {N} 个 skill。
下次巡查:{日期}

结束流程,写巡查日志后退出。



Step 2:读取近期上下文

📎 若 Step 0 已在智能推荐模式下读取近 7 天 memory,此步直接复用,不重新读取文件,节省 token。
仅在 Step 0 未读取(用户直接指定了关键词)时,才执行本步。

读取最近 7 天 memory/YYYY-MM-DD.md,提取近期高频任务类型,记录为近期活跃场景,用于后续评分。



Step 3:匹配评估


维度分值评分标准
任务匹配度4 分与近期高频任务/用户指定类型的相关性
能力增量
3 分 | 与已有 skill/tool 的重叠度(无重叠 3 分,完全重叠 0 分) |
| 实用性 | 3 分 | 是否解决真实痛点、使用频率预期 |

筛选原则: 有多少推多少,不凑数。低于 4 分的不列入推荐。

ClawhHub 来源的 skill 用 🌐 标注,并附安全评估结果。


Step 4:增强型 skill 内容分类

对增强型 skill 读取 SKILL.md,逐条分析,生成四列完整分析表(供 step6b 直接复用):

#原规则内容标记建议转化方式建议写入位置
1{规则描述}✅/🔄/⚠️/🚨{如何转化/应用}{MEMORY.md铁律 / SOUL.md / HEARTBEAT.md / TOOLS.md}

标记含义和写入位置判断原则详见 references/install-decision.md。

📝 此步骤为静默分析:四列分析表在内存中保留(供 step6b 复用),不单独展示给用户,直接进入 Step 5 生成报告。
不需要在此处等待用户确认,继续执行 Step 5。
⚠️ 重要:「完整分析」= 四列数据(原规则 + 标记 + 转化方式 + 写入位置),缺任何一列视为分析不完整。


Step 5:生成报告

⚠️ 排版铁律(必须严格遵守,不得简化):

  1. 1. skill 名用反引号代码格式: skill-name
  2. 分数、一句话能力说明、风险点、安装选项全在同一 skill 块内,不拆散
  3. 风险点用 △ 标注,单独一行,不埋在正文段落里
  4. 安装选项 A/B/C/D 紧跟在风险/分类条目之后,同一 skill 块结尾
  5. 增强型必须先通过 skillhub skill 读取目标 skill 的 SKILL.md,提取具体的 ✅/⚠️/🚨 条目后再

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 skill-discoverer-1775957352 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 skill-discoverer-1775957352 技能

通过命令行安装

skillhub install skill-discoverer-1775957352

下载

⬇ 下载 skill-discoverer v1.0.0(免费)

文件大小: 16.17 KB | 发布时间: 2026-4-13 12:02

v1.0.0 最新 2026-4-13 12:02
首次公开发布:实现定时巡查 Skill 广场、智能推荐、风险评估等完整流程

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