Skill Discoverer

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。

Skill Discoverer — Skill 广场发现者

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⚡ 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：

text

🔒 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

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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>",
  "chat_id": "<当前 session 的 chat_id 或 user_id>",
  "created_at": "<YYYY-MM-DD>"
}

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：

text

✅ 已保存消息渠道配置（channel: {channel}，chat_id: {chat_id}）
   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

text

👋 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。

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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。

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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。

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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. 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：

text

🧠 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：

text

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：}

text

📋 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

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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：

text

✅ 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。

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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。

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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。

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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。

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Step 5：生成报告

⚠️ 排版铁律（必须严格遵守，不得简化）：

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 ✅/⚠️/🚨 条目后再生成报告；不得只写笼统描述
6. 每个 skill 之间空一行，视觉分隔清晰

报告格式模板（严格按此输出）：

text

🔍 Skill 广场巡查报告（{YYYY-MM-DD}，发现 {N} 个新 skill）

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🔧 工具型（可直接安装）

**N. `{skill-name}`** ✅ {分数}/10 {一句话新增能力}，与近期 {场景} 匹配
→ **A** 安装 / **D** 跳过

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🧩 增强型（需确认后安装）

安装方式：
  **A.** 直接安装 skill（整体注入，保持完整）
  **B.** 学习并转化（不装文件，逐条内化规则到 MEMORY.md / SOUL.md）
  **C.** 只应用无冲突部分（过滤掉 ⚠️/🚨 条目，仅当 skill 模块化可拆时展示此选项）
  **D.** 跳过

**N. `{skill-name}`** ✅ {分数}/10 {一句话核心能力}
△ {具体风险/冲突点，如"会新增 cron 任务（每日蒸馏 + 每周提炼）"}
△ {第二个风险点，如"与你现有 23:00 蒸馏 cron 可能重叠，需检查冲突"}
✅ 可直接应用：{可安全接入的能力描述}
⚠️ 需确认：{具体改动}（会影响 {交互方式/行为}）
🚨 不可逆：{具体改动}（风险：{说明}）
→ A / B / C / D

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⏭️ 跳过（重复型）
• `{skill名}` — 已有 {skill名/规则} 覆盖

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下次巡查：{日期}
⏰ 要定时自动发现新 skill 吗？回复：定时每天 / 定时每周 / 定时每月 / 不用

⚠️ 铁律：报告发出后，必须等待用户明确回复，才执行任何操作。 ❌ 禁止在用户回复前主动执行安装，包括工具型 skill。 ✅ 收到用户回复（如"1-A"/"安装第2个"）后，才对应执行。

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Step 5.5：询问是否创建定时任务（手动触发时必做）

⚠️ 铁律：手动触发时此步骤不可跳过，无任何例外。 报告发出或用户处理完安装选择后，必须立即追加以下询问。 ❌ 禁止以任何理由省略：不管本次是否安装了 skill，都必须询问。

仅在手动触发时执行此步骤（cron 触发时跳过）。

报告发出的同时（或用户处理完安装选择后），追加询问：

text

⏰ 要把这次的搜索（{本次查询关键词/类型}）创建为定时任务吗？

每次定时任务会自动执行相同搜索，有新 skill 时发给你。

  A. 每天（09:50）
  B. 每周一（09:00）
  C. 每两周（周一 09:00）
  D. 每月（1 日 09:00）
  E. 不用了

回复 A/B/C/D/E 即可。

用户选 A/B/C/D 时，创建 cron（渠道信息从 config.json 读取）：

创建 cron 前，读取 ~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/config.json 获取 channel 和 chat_id。

• cron prompt 格式：读取 skill-discoverer SKILL.md 文件并按其流程执行，查询关键词为 {本次关键词}，完成后通过消息渠道发送结果给用户
• cron prompt 不写死 channel/to，改为在 prompt 里注明：执行时从 ~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/config.json 读取 channel 和 chat_id，用于发送结果
• 不要把逻辑内化到 cron prompt 里，必须让 cron 动态读取 SKILL.md，确保规则始终与最新版本同步
• cron name 格式：Skill巡查-{关键词}-{频率}（如 Skill巡查-股票-每天）

用户选 E 时，跳过，不创建 cron。

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Step 6：执行用户选择

报告发出后等待用户回复，根据选择执行对应流程：

• 工具型 → 用户说"安装"后，先回显将安装的 skill 名称，等用户明确确认后再执行；批量安装时（如"安装所有工具型"）同样需要逐一列出再确认，不得静默批量执行
• 增强型 用户选择：
  • A. 直接安装 → 通过 skillhub skill 执行安装，通知用户结果
  • B. 学习并转化 → 直接执行 references/step6b-learn-transform.md 完整流程。

    ⚠️ step6b 内含「展示清单 → 等用户确认 → 才写文件」的完整确认机制，禁止跳过任何步骤。 📎 step6b 第一步的分类结果直接复用 Step 4 已做的分析，不重新读取 SKILL.md。

  • C. 只应用无冲突部分 → 过滤掉 ⚠️/🚨 条目，只安装 ✅/🔄 部分 前提判断：仅当 skill 各模块相互独立、可单独生效时才提供此选项。若 skill 是整体执行流程（砍掉部分会导致不可用），则隐藏 C，只展示 A/B/D。

    ⚠️ 执行前必须确认：展示「将安装以下 N 条规则（✅/🔄 部分），已过滤以下条目（⚠️/🚨 部分），确认？」，等用户明确回复后再安装。

  • D. 跳过 → 记录到 known_ids，不安装

安装/处理完成后，在输出结果末尾追加：

text

⏰ 要定时持续发现这类 skill 吗？回复：定时每天 / 定时每周 / 定时每月 / 不用

示例对话见 references/examples.md。

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数据存储

配置文件（首次运行自动生成）

text

~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/config.json

存储当前用户的消息渠道信息（channel、chat_id），供 cron 任务读取。

缓存文件

text

~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/known_skills.json

巡查日志

text

~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/scan_logs/YYYY-MM-DD.md

记录：巡查时间 / 发现数量 / 评分详情 / 推荐结果 / 用户决策。

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Cron 配置

创建 cron 时，channel 和 chat_id 不写死，改为在 prompt 里指示 agent 读取配置文件：

cron prompt 模板：

text

帮我看看有没有新 skill [--topic {关键词}]
（执行完成后，读取 ~/.openclaw/workspace/skill-discoverer/config.json 获取 channel 和 chat_id，将结果发送给用户）

频率	触发时间	触发语
每周一	09:00	帮我看看有没有新 skill
双周	每两周周一 09:00	帮我看看有没有新 skill
每月	每月 1 日 09:00	帮我看看有没有新 skill --topic 智能推荐

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依赖 Skill

• skillhub — 获取/安装/读取 Skill 广场内容（Step 1、Step 6 必须）
• 渠道对应的 scheduled-message skill — 创建定期巡查 cron（OpenClaw 会根据当前渠道自动选择）