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skill-retrieval-gate检索门控

Decide whether to run `memory_search` before following another skill or workflow, so the agent can reduce token usage without forcing retrieval on every task. Use when a task may depend on local knowledge, project history, prior decisions, user preferences, or existing notes, and you need a lightweight rule for when to retrieve, how to query, how much context to load, and when to fall back. Typical triggers include requests like: continue previous work, use project memory first, check what we al

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
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版本历史

skill-retrieval-gate

技能检索门控

目标

使用此技能判断当前任务是否应在执行其他技能或工作流之前查询memory_search。

此技能用于检索判断,而非强制检索。

核心规则

不要让每个技能都优先查询记忆。

相反:

  1. 1. 判断任务是否依赖本地知识或历史记录
  2. 仅在确实存在依赖关系时进行检索
  3. 仅加载少量高信号结果
  4. 若检索结果薄弱、不可用或不必要,立即回退

触发示例

此技能特别适用于以下请求:

  • - 继续此项目的先前工作
  • 在继续之前检查我们已有的文档记录
  • 若依赖先前决策,优先使用项目记忆
  • 在执行技能前判断检索是否值得
  • 基于现有笔记而非再次询问我

工作流程

1. 判断是否需要检索

当请求可能依赖以下内容时,使用决策流程

  • - 项目历史
  • 先前决策
  • 本地知识库
  • 用户特定偏好
  • 先前整理的笔记

2. 判断技能层级

使用技能分层将当前技能或任务分类为:

  • - 检索优先
  • 检索可选
  • 通常跳过检索

3. 构建查询

使用查询构建从以下内容构建简洁查询:

  • - 任务对象
  • 任务类型
  • 关键模块、症状或实体

4. 保持结果集精简

使用结果修剪限制上下文扩展。

默认规则:

  • - 先获取前1-3个结果
  • 仅在明确需要时深入扩展

5. 快速回退

若检索结果为空、存在噪声、置信度低、不可用或不必要,使用回退规则

反模式

避免以下错误:

  • - 强制每个任务都进行检索
  • 将整个用户提示复制到memory_search中
  • 仅因匹配就扩展每个命中结果
  • 将薄弱或过时的片段拖入后续推理
  • 将检索失败视为障碍而非回退

输出预期

使用此技能后,智能体应能回答:

  • - 我应该为此任务调用memory_search吗?
  • 应该使用什么查询?
  • 应保留多少结果?
  • 是否应立即回退到原始技能流程?

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-retrieval-gate-1776024001 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-retrieval-gate-1776024001 技能

通过命令行安装

skillhub install skill-retrieval-gate-1776024001

下载

⬇ 下载 skill-retrieval-gate v1.0.0(免费)

文件大小: 4.97 KB | 发布时间: 2026-4-13 12:03

v1.0.0 最新 2026-4-13 12:03
- Initial release of skill-retrieval-gate.
- Enables intelligent decision-making on when to run `memory_search` before other skills or workflows.
- Aims to reduce unnecessary retrievals, minimizing token usage by judging real dependency on local knowledge, history, or prior decisions.
- Provides practical rules for when and how to retrieve, limiting context to top results, and emphasizing fast fallback if retrieval is weak or not needed.
- Clarifies common triggers, decision workflow, anti-patterns to avoid, and output expectations for agents.

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