Tool Master

MCP Tools

工具使用大师 - 基于关键词映射表的实用工具查找系统

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openclaw skills install tool-master

工具使用大师 (Tool Master)

核心功能: 通过工具-关键词映射表快速找到合适的工具命令。

🎯 设计理念

工具优先:任务 -> 使用tool-master搜索实用工具 -> 使用工具完成任务。

🔍 核心组件

1. 工具-关键词映射表 (tool_keyword_map.md)

  • 格式: 工具类型:工具名称 | 关键词1,关键词2 | 命令示例 | 优先级
  • 示例: bash:tree | 目录,树形结构 | tree -a | 8
  • 覆盖范围: 150+个常用工具,涵盖文件、系统、网络、开发等场景

🚀 工作流程

标准流程(用户驱动)

1. 提取关键词
2. 使用grep指令搜索映射表
3. 选择工具
4. 执行命令
5. 输出结果

自我驱动流程(主动使用)

1. 发现需求(重复、复杂、耗时任务)
2. 自我提问:"用什么工具?"
3. 使用grep指令搜索映射表
4. 使用工具
5. 优化工作流程

实际应用模式

  • 被动响应:用户提问 → 使用工具回答
  • 主动优化:发现模式 → 使用工具改进
  • 预防维护:定期检查 → 使用工具监控
  • 知识扩展:遇到新领域 → 使用工具学习

实际示例

用户: "查看当前目录的树形结构"

1. 提取关键词: "目录", "树形结构"
2. 搜索映射表 → 找到 bash:tree (命令: tree -a)
3. 执行: tree -a

用户: "现在几点了?"

1. 提取关键词: "时间"
2. 搜索映射表 → 找到 bash:date (命令: date '+%H:%M')
3. 执行: date '+%H:%M'

用户: "统计workspace目录大小"

1. 提取关键词: "统计", "目录", "大小"
2. 搜索映射表 → 找到 bash:du (命令: du -sh .)
3. 执行: du -sh ~/.openclaw/workspace

🛠️ 使用方法

作为AI助手(我)

模式1:用户驱动

  1. 收到用户问题
  2. 自动提取关键词
  3. 搜索工具映射表
  4. 找到并执行最佳工具
  5. 输出工具执行结果

模式2:自我驱动

  1. 执行任务时发现模式(重复、复杂、耗时)
  2. 主动思考:"用什么工具优化?"
  3. 搜索工具映射表
  4. 使用工具改进工作流程
  5. 记录工具使用经验

模式3:预防维护

  1. 定期检查系统/项目状态
  2. 使用工具进行监控和分析
  3. 提前发现潜在问题
  4. 使用工具进行优化

关键词提取技巧

  • 具体名词: 目录, 文件, 时间, 进程, 网络
  • 动作动词: 统计, 查找, 搜索, 查看, 转换
  • 组合搜索: 使用多个关键词提高精度

🔧 扩展与维护

添加新工具

tool_keyword_map.md 中添加新行:

格式: 工具类型:工具名称 | 关键词 | 命令示例 | 优先级

更新优先级

基于使用频率调整工具优先级(1-10,10为最高)。

维护最佳实践

  1. 每个工具关联3-5个关键词
  2. 命令示例要实际可执行
  3. 定期清理过时工具
  4. 根据用户反馈优化

⚠️ 注意事项

安全边界

  • 危险命令(rm -rf, dd等)需要用户确认
  • 涉及系统修改的命令要谨慎
  • 网络操作要考虑隐私和安全

性能考虑

  • 简单任务直接计算,不调用工具
  • 大文件操作要预估时间
  • 避免不必要的工具调用

回退机制

  • 工具不存在时提供替代方案
  • 命令失败时给出错误分析和建议
  • 保持文字解释作为备选

🎯 成功指标

量化指标

  • 工具匹配率: 找到合适工具的比例
  • 执行成功率: 工具执行成功的比例
  • 时间节省: 相比文字解释节省的时间

质化指标

  • 用户满意度: 对工具结果的评价
  • 工作效率: 任务完成速度的提升
  • 学习效果: 用户学会使用新工具

💡 核心价值

不是提供具体工具,而是提供找到工具的能力

  • 快速回答"用什么工具?"
  • 提供可执行的命令示例
  • 培养工具优先的思维方式
  • 持续扩展工具知识库

一句话总结: 关键词 → 工具 → 结果


版本: 5.1.0 特点: 基于关键词映射表的实用工具查找系统(去除脚本依赖) 目标: 让工具使用成为第一反应