效果： AI 会自动在找 skill/MCP 时使用 tool-finder，无需每次指定！

示例 1：找 skill

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示例 2：找 MCP

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示例 3：直接安装

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🔧 实现细节

路径

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ClawHub 搜索

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Smithery 搜索

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⚠️ 注意事项

0. 自动触发配置 ✅ 新增

让 AI 默认使用 tool-finder：

在 AGENTS.md 中添加：
CODEBLOCK10

效果： AI 会自动使用 tool-finder，无需每次指定！

分享配置： 将 AGENTS.md 和 TOOLS.md 分享给其他人，他们也能享受同样的智能搜索体验。

1. 搜索策略 ✅ v1.3.0 优化

优先原词搜索：先用原词搜索，保证基础结果；如果结果不足，再用同义词扩展补充。

搜索流程：
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优势：

• - ✅ 原词结果优先，避免扩展词污染
• ✅ 限流时保证有结果
• ✅ 结果不足时自动补充

2. 推荐规则 ✅ v1.2.0 新增

评分排序：结果按 ClawHub 评分降序排列，高评分技能优先显示。

推荐等级：

过滤规则：

• - 默认隐藏评分 < 1.0 的技能（几乎无关）
• 使用 --all 显示所有结果（包括 < 1.0）
• 说明：模糊搜索分数通常较低（1.0-2.0），这是正常的

2. 错误透明化 ✅ 新增

改进：遇到 API 限流或搜索失败时，会显示明确的警告信息，而不是内部消化。

示例输出：
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3. 结果可验证性 ✅ 新增

问题：搜索结果可能与 ClawHub 网页搜索有差异（向量搜索 vs 文本搜索）。

解决方案：

• - 使用 --verbose 查看详细错误信息
• 重要技能建议访问 https://clawhub.ai 验证
• 使用 clawhub inspect <skill-name> 获取详细信息
• 对比多次搜索结果，确保没有遗漏

4. ClawHub 搜索限制

问题：ClawHub 使用向量搜索，有时搜功能词（如"RAG"）找不到名字包含该词的 skill（如 clawrag）。

解决方案：

• - 知道名字 → 用 --exact 模式：INLINECODE19
• 不知道名字 → 多试几个关键词："rag", "memory", INLINECODE22
• 使用 clawhub search 直接搜索作为补充

5. ClawHub Rate Limit

未登录时可能遇到速率限制（60 次/小时）。

解决：

• - 等待几分钟后重试
• INLINECODE24 登录后提高限制
• 使用 --verbose 确认是否限流

6. MCP 安装需要客户端

Smithery MCP 安装需指定客户端（claude-code/cursor/vscode 等）。

解决：输出指引让用户手动安装。

7. 搜索关键词

• - 优先用英文（工具名多为英文）
• 中文可试，但效果可能较差
• 使用连字符的技能名要精确搜索（如 agent-orchestrator）

8. 路径问题

• - 使用绝对路径：INLINECODE27
• 或确保 PATH 包含 scripts 目录

📦 依赖

• - Node.js + npx
• curl
• jq

🦞 总结

一句话：用户找工具 → 用 tool-finder search → 返回结果 → 问要不要安装