Skill Discoverer

L0 入口层 - 技能发现与引导引擎。帮助用户发现合适的技能，基于任务类型推荐技能组合，提供技能使用引导和教程。

Security Scan

The skill's code, docs, and runtime instructions are consistent with a skill-discovery/recommendation tool and do not request unrelated credentials or risky installs.

Purpose & Capability

Name/description (skill discovery, recommendations, guides) align with the provided code and SKILL.md. The implementation is a simple rule-based search/recommendation engine and tests that match the stated purpose. Minor inconsistency: SKILL.md lists tool capabilities (Read, Write, Bash, Exec) that are broader than what the code actually needs; the runtime code does not perform shell execution or external IO beyond in-memory processing.

Instruction Scope

SKILL.md instructs the agent to perform searches, recommend combinations, and provide guides — all within the discovery domain. The instructions do not ask the agent to read system files, export secrets, or call unrelated external endpoints. The declared tool list in the header could grant broader capabilities if the platform honors it, but the textual runtime guidance is scoped to discovery and guidance workflows.

Install Mechanism

No install spec is provided (instruction-only style), so nothing is downloaded or installed automatically by the skill package. Source includes package.json and package-lock (dev dependency jest) for local development/testing only; no external/unverified download URLs or extract steps are present.

Credentials

The skill declares no required environment variables, no primary credential, and no config paths. The code similarly does not reference process.env or external credentials. This is proportionate for a discovery/recommendation tool that uses local skill metadata.

Persistence & Privilege

Skill is not forced-always, and it does not request persistent system-wide configuration changes in the provided code. There is no evidence it modifies other skills or agent-wide settings.

Assessment

This skill appears internally consistent and low-risk, but you should still take basic precautions before installing: 1) Verify the publisher/source (homepage is missing and owner ID is opaque); 2) If the platform lets skills execute shell/exec tools, restrict those capabilities (the SKILL.md lists Bash/Exec even though the code doesn't use them); 3) Review the included source (src/index.js) yourself or run the bundled tests in a sandboxed environment (jest) before granting broader permissions; 4) Confirm contact/support channels and the ClawHub listing before paying for any license; 5) If you plan to allow the agent to invoke skills autonomously, consider limiting network or credential access—this skill doesn't need secrets, so avoid granting unrelated tokens or credentials.

Skill Discoverer - 技能发现器

版本: v0.1.0
定位: L0 入口层 - 技能发现与引导引擎
状态: 🆕 新创建

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📖 技能说明

Skill Discoverer 是一款技能发现与引导工具，通过向量相似度匹配、任务类型分析、技能组合推荐，帮助用户快速找到合适的技能，并提供交互式使用引导。

核心价值:

• 降低技能发现成本
• 提升技能使用效率
• 最大化技能组合价值
• 新手友好引导

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🎯 使用场景

场景类型	示例问题
技能发现	「我想分析复杂问题，有什么技能推荐？」
技能组合	「如何编排多个技能完成复杂任务？」
使用引导	「第一次使用 first-principle-analyzer，如何开始？」
学习路径	「我想提升技能开发能力，应该学习哪些技能？」

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🚀 使用方法

方式 1：技能发现

请帮我发现适合以下任务的技能：
任务：分析复杂技术架构问题

方式 2：技能组合推荐

请推荐技能组合来完成以下任务：
任务：从问题分析到报告生成的完整流程

方式 3：使用引导

请引导我使用 first-principle-analyzer 技能

方式 4：学习路径规划

我想提升技能开发能力，请规划学习路径

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📋 核心功能

1. 技能搜索（向量相似度匹配）

搜索方式:

• 关键词搜索
• 语义相似度搜索
• 标签过滤

搜索结果:

搜索：问题分析

匹配技能:
1. first-principle-analyzer (相似度 0.92)
   - 第一性原理分析器
   - 适合：复杂问题深度分析
   
2. meta-cognition-assistant (相似度 0.78)
   - 元认知助手
   - 适合：认知过程分析

2. 技能推荐（基于任务类型）

任务分类:

• 技术分析 → first-principle-analyzer, systematic-debugging
• 商业决策 → business-model-assistant, ecological-niche-assistant
• 内容创作 → copywriting, pptx, docx
• 技能开发 → skill-creator, skill-evolver

推荐算法:

推荐分数 = 任务匹配度×0.4 + 技能评分×0.3 + 使用频率×0.3

3. 技能组合推荐（协同效应最大化）

组合价值计算:

组合价值 = Σ(单技能价值) + 协同效应

协同效应 = 联合使用频率 × 用户满意度 × 收入贡献

推荐示例:

任务：从问题分析到报告生成

推荐组合:
1. first-principle-analyzer (问题分析)
2. meta-skill-weaver (流程编排)
3. copywriting (报告撰写)
4. pptx (演示文稿)

协同效应：1.5×
预计效率提升：+80%

4. 使用引导（交互式教程）

引导流程:

1. 技能介绍（30 秒）
   - 技能定位
   - 核心价值
   - 适用场景

2. 快速开始（2 分钟）
   - 基本用法
   - 第一个示例

3. 进阶使用（5 分钟）
   - 高级功能
   - 最佳实践

4. 实战练习（10 分钟）
   - 实际任务
   - 即时反馈

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📊 六维评估

维度	目标	证据	改进方向
T（技术深度）	0.75	向量搜索 + 推荐算法	持续优化算法
C（认知增强）	0.70	技能发现框架	增加案例
O（编排能力）	0.85	技能组合推荐	生态协同
E（进化能力）	0.70	使用反馈收集	自动优化
M（商业化）	0.75	引流技能，高转化	用户增长
U（用户体验）	0.80	交互式引导	可视化增强
平均	0.76	-	A 级

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🔗 相关技能

• first-principle-analyzer - 被推荐技能
• meta-skill-weaver - 被推荐技能
• skill-health-monitor - 技能状态查询

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📝 版本历史

v0.1.0 (2026-04-07) - 初始版本

• 技能搜索功能
• 技能推荐功能
• 技能组合推荐
• 使用引导功能

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💡 使用技巧

技巧 1：精确搜索

使用具体关键词而非模糊描述：

✅ 好：「第一性原理 分析 架构」
❌ 差：「分析问题的技能」

技巧 2：组合推荐

描述完整任务流程而非单点：

✅ 好：「从问题分析到报告生成的完整流程」
❌ 差：「分析问题的技能」

技巧 3：引导使用

明确说明使用经验水平：

✅ 好：「我是第一次使用，请详细引导」
❌ 差：「怎么用这个技能」

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🐛 已知局限

1. 技能库覆盖有限：仅支持已上架 ClawHub 的技能
2. 推荐算法待优化：当前基于规则，需引入机器学习
3. 引导内容有限：仅支持部分技能

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❓ FAQ

Q1: 如何搜索技能？

A: 使用关键词或语义描述任务类型，技能发现器会返回匹配的技能列表。

Q2: 技能组合如何工作？

A: 技能组合基于协同效应计算，推荐联合使用频率高、用户满意度高的技能组合。

Q3: 引导功能支持所有技能吗？

A: 目前仅支持核心技能（first-principle-analyzer, meta-skill-weaver 等），逐步扩展中。

Q4: 如何反馈技能推荐不准确？

A: 使用后可提供反馈，帮助优化推荐算法。

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📁 项目结构

skill-discoverer/
├── SKILL.md                 # 技能定义
├── README.md                # 本文档
├── package.json             # 项目配置
├── src/
│   ├── index.js            # 主入口
│   ├── search.js           # 向量搜索
│   ├── recommend.js        # 推荐算法
│   └── guide.js            # 使用引导
├── tests/
│   └── search.test.js      # 搜索测试
└── examples/
    └── usage.md            # 使用示例

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📞 支持

• 📧 [e-mail]
• 💬 微信：CloudShrimpSupport
• 📚 文档：https://docs.cloud-shrimp.com/skill-discoverer

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创建时间: 2026-04-07
最新版本: v0.1.0
ClawHub 上架: 待上架
维护者: 王的奴隶 · 严谨专业版
许可证: MIT

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💰 购买与授权

个人版: $49.9（永久使用 + 1 年更新）
商业版: $199.9（商业用途 + 优先支持）
企业版: $499.9（定制部署 + 培训）

购买方式: 访问 ClawHub 技能页面

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