技能兼容层

描述

确保OpenClaw SKILL.md格式能够在nanobot、overstory和Ollama之间无缝运行。发现并加载技能，解析前置元数据，构建统一的工具注册表，并以各系统的原生格式导出工具定义。

架构

┌─────────────────┐ ┌───────────────┐
│ skillloader.py │─────▶│ SkillLoader │──▶ 解析 SKILL.md + meta.json
└─────────────────┘ └───────────────┘
│
▼
┌─────────────────┐ ┌───────────────┐
│ tool_registry.py │─────▶│ ToolRegistry │──▶ 统一工具目录
└─────────────────┘ └───────────────┘
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
nanobot overstory Ollama
格式 格式 格式

• - skillloader.py — 发现技能目录，解析SKILL.md文件中的YAML前置元数据，从meta.json中提取工具定义，返回结构化的SkillDefinition对象。
• tool_registry.py — 单例工具注册表。从技能、MCP服务器或手动定义中注册工具。以nanobot、overstory或Ollama JSON-schema格式导出完整目录。

要求

• - Python 3.9+
• 无外部依赖（仅使用标准库 — 使用json、sqlite3、pathlib、re进行YAML子集解析）

命令

发现技能

bash
python3 scripts/skill_loader.py discover --dir /path/to/skills --json

加载单个技能

bash
python3 scripts/skill_loader.py load --skill /path/to/skills/agent-swarm --json

列出已注册工具

bash
python3 scripts/tool_registry.py list --json
python3 scripts/tool_registry.py list --capability code --json

导出工具定义

bash
python3 scripts/tool_registry.py export --format nanobot
python3 scripts/tool_registry.py export --format overstory
python3 scripts/tool_registry.py export --format ollama

从技能注册工具

bash
python3 scripts/tool_registry.py register --skill agent-swarm --dir /path/to/skills

作为Python模块使用

python
from skill_loader import SkillLoader
from tool_registry import ToolRegistry

loader = SkillLoader()
loader.load_all(/path/to/skills)

skill = loader.get_skill(agent-swarm)
print(skill.name, skill.version, skill.tools)

registry = ToolRegistry.instance()
registry.registerskilltools(agent-swarm, /path/to/skills)

for tool in registry.list_tools():
print(tool[name], tool[skill])

nanobottools = registry.exportfor_nanobot()
overstorytools = registry.exportfor_overstory()
ollamatools = registry.exportfor_ollama()

技能定义格式

通过查找包含SKILL.md文件的目录来发现技能。前置元数据块（位于---分隔符之间）被解析为键值对：

yaml

导出格式

nanobot

json
[{name: tool_name, skill: skill-name, description: ..., parameters: {...}}]

overstory

json
[{tool: toolname, sourceskill: skill-name, description: ..., input_schema: {...}}]

Ollama

json
[{type: function, function: {name: tool_name, description: ..., parameters: {...}}}]