find-skills

name find-skills slug guipi-find-skills displayName Find Skills（场景驱动技能发现） version 1.8.0 description 场景驱动+关键词双模式技能发现工具。当用户用自然语言描述场景/需求（如"我想做一个海报""帮我分析股票"），或明确说"安装技能/find skills/找个skill"时，自动从官方内置、当前项目 skills、SkillHub、虾评、GitHub、ClawHub 联合搜索并推荐最合适的技能，支持一键安装到当前项目 ./skills/。已完全替代官方原 find-skills 插件。 agent_created true xiaping_trigger ["AI","效率","技能","工具"] xiaping_category ["效率工具"] xiaping_tags ["AI工具","技能发现"] xiaping_eval_strategy developer find-skills（场景技能匹配器） Overview 本技能用于 场景驱动的技能发现引擎 ——用户用自然语言描述需求，系统自动理解意图，联合搜索并推荐最合适的技能。 与官方原 find-skills 插件的关系 ： 官方原 find-skills 插件的 description 已被标记为 DEPRECATED，不会主动触发 本技能已完全覆盖其所有能力，并新增了官方内置扫描 + 当前项目 skills 扫描 + 场景语义理解 + 推荐理由输出 核心流程 Step 1：理解用户场景 从用户的自然语言描述中提取： 任务意图 ：用户想做什么？ 领域标签 ：属于哪个领域？ 搜索关键词 ：中英文都要（用于远程搜索） 示例 ： "我想做一个海报" → 意图：设计/制图；领域：内容创作；关键词：poster, design, 海报, 设计 "帮我分析今天的大盘" → 意图：股票分析；领域：金融；关键词：stock, A股, 大盘, 分析 Step 2：多层联合搜索 2.1 第一层：官方内置技能（自带，无需安装） 扫描官方内置技能目录，读取每个技能的 name 和 description ： ls ./skills/ 用 Read 工具读取每个技能的 SKILL.md YAML frontmatter，与用户场景做 语义匹配 。 匹配规则 （按优先级）： 用户场景关键词直接出现在技能 description 中 → 高分 技能 name 与用户意图高度相关 → 高分 技能 description 与用户领域相关 → 中分 2.2 第二层：当前项目已安装技能 扫描当前工作区的项目级技能目录： # 当前项目 skills 目录 ls skills/ 2>/dev/null || echo "无当前项目 skills 目录" 用 Read 工具读取每个技能的 SKILL.md YAML frontmatter，提取 name 和 description ，与用户场景做 语义匹配 。 注意 ：如果当前项目技能在 Step 2.1 官方内置中也出现，去重，只保留最高优先级的记录。 2.3 第三层：远程技能市场（完全替代 find-skills 的搜索能力） 远程搜索 （原 find-skills Step 2/2b 逻辑）： 按以下顺序搜索远程技能市场： ① SkillHub 官方市场 （主要来源，优先搜索）： curl -s "https://lightmake.site/api/v1/search?q=<URL-encoded 中文关键词>&limit=10" curl -s "https://lightmake.site/api/v1/search?q=<URL-encoded English keywords>&limit=10" 过滤 score < 0.05 的低相关结果。 ② 虾评技能市场 （中文技能重点来源）： 虾评 API Base URL： https://xiaping.coze.com （注意：不是 coze.site ） 搜索技能 ： # 搜索技能（按关键词） curl -s "https://xiaping.coze.com/api/skills/search?q=<URL-encoded 关键词>&limit=10" # 获取技能详情 curl -s "https://xiaping.coze.com/api/skills/<skill-id>" # 获取技能下载链接 curl -s "https://xiaping.coze.com/api/skills/<skill-id>/download" 需要先加载 虾评指南 技能 （路径： skills/虾评指南/SKILL.md ），按其中 §1.1 + §1.2 的规范执行搜索和下载。 重要 ：虾评是中文技能的核心来源，对于中文场景的技能搜索，虾评的结果往往比 SkillHub 更相关。 ③ GitHub 技能仓库 （开源技能来源）： 搜索 GitHub 上包含 WorkBuddy / Claw 技能的文件。 认证说明 ：GitHub 搜索 API 需要认证。如果环境变量 GITHUB_TOKEN 已设置，自动带上认证（5000次/小时）；否则使用匿名访问（60次/小时，可能不够用）。 # 如果有 GitHub Token，带上认证 if [ -n " $GITHUB_TOKEN " ]; then AUTH_HEADER= "-H \"Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN \"" else AUTH_HEADER= "" fi # 搜索包含 SKILL.md 的代码 curl -s $AUTH_HEADER "https://api.github.com/search/code?q=filename:SKILL.md+<关键词>&per_page=10" # 搜索技能相关仓库 curl -s $AUTH_HEADER "https://api.github.com/search/repositories?q=<URL-encoded 关键词>+skill+in:name,description&per_page=10" 注意 ：GitHub Code Search API 的 filename:SKILL.md 搜索需要认证才能使用。如果没有 GITHUB_TOKEN ，退化为只搜索 repositories（仓库搜索匿名可用）。 安装方式 ： # 从 GitHub 克隆技能仓库 mkdir -p skills git clone "https://github.com/<user>/<repo>.git" skills/<skill-name>/ # 验证安装 ls skills/<skill-name>/SKILL.md 注意 ：GitHub 搜索结果需要人工判断是否为有效技能（检查是否包含 SKILL.md ），因为是代码搜索，可能返回非技能文件。 ④ Fallback 来源 （SkillHub + 虾评 + GitHub 均无结果时使用）： # Vercel Skills CLI npx skills find [query] # ClawHub npx clawhub search [query] 重要 ：远程搜索结果只作为 补充推荐 ，优先级低于当前项目已安装技能。 Step 2.4：当前项目安装目录（安装前必须执行） 在安装任何远程技能之前， 必须确认当前工作区并创建项目级技能目录 。所有安装都固定写入当前项目的 skills/ pwd mkdir -p skills 安装目标 ： ./skills/<skill-name>/ Step 3：智能排序与推荐 将四层搜索结果合并，按以下规则排序： 优先级 来源 条件 1 官方内置技能 语义匹配高分（description 含场景关键词） 2 当前项目 skills 语义匹配高分（已安装，可直接用） 3 SkillHub 官方市场 score ≥ 0.3 且 downloads/installs 高 4 虾评技能市场 相关度高分（中文技能优先） 5 GitHub 开源仓库 相关度高分（含 SKILL.md） 6 ClawHub / Vercel Skills 相关度高分 7 当前项目 skills 语义匹配中分（name 相关） 8 SkillHub 官方市场 score ≥ 0.1 9 虾评技能市场 相关度中分 10 GitHub 开源仓库 相关度中分 11 ClawHub / Vercel Skills 相关度中分 去重规则 ： 如果同一个技能在多层都出现，保留 最高优先级 的那条记录 例如：当前项目已安装 AI图片生成无水印 ，同时 SkillHub 也有，只显示"✅ 已安装" Step 4：输出推荐结果 输出格式 ： 🔍 为你找到 {N} 个相关技能（搜索范围：官方内置 + 当前项目 skills + 远程市场）： 【官方·内置】✅ 无需安装 1. {技能名} — {一句话说明} 匹配理由：{为什么适合这个场景} 来源：./skills文件夹内 【项目·已安装】✅ 可直接使用 2. {技能名} — {一句话说明} 匹配理由：{为什么适合这个场景} 路径：skills/{技能名}/ 【远程·可安装】⬇️ 需安装 3. {技能名} — {一句话说明} 匹配理由：{为什么适合这个场景} 来源：{SkillHub/虾评/ClawHub/Vercel} 下载量：{downloads} | 安装量：{installs} 安装命令：回复"安装第3个"即可 Step 5：一键安装（如需） 如果用户选择安装远程技能，按以下流程执行： 安装前必须执行项目目录确认 （见 Step 2.4），确定目标目录为当前工作区 skills/ 。 5.1 从本地 marketplace 缓存安装（优先） 如果 Step 2.3 的本地缓存检查已找到匹配技能： mkdir -p skills 验证安装： ls skills/<skill-folder-name>/SKILL.md 如果目标目录已存在同名技能，明确询问用户：跳过 / 替换 / 重命名。 5.2 从 SkillHub 远程安装 TMPDIR=$( mktemp -d) curl -L -o " $TMPDIR /skill.zip" "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=<slug>" mkdir -p skills/<slug> unzip -o " $TMPDIR /skill.zip" -d skills/<slug> rm -rf " $TMPDIR " ls skills/<slug>/SKILL.md 指定版本安装： curl -L -o " $TMPDIR /skill.zip" "https://lightmake.site/api/v1/download?slug=<slug>&version=<version>" 5.3 从虾评远程安装 先加载 虾评指南 技能 （路径： skills/虾评指南/SKILL.md ），按其中 §1.2 的下载安装流程执行： # 1. 获取下载链接 curl -s "https://xiaping.coze.com/api/skills/<skill-id>/download" # 2. 下载技能 ZIP TMPDIR=$( mktemp -d) curl -L -o " $TMPDIR /skill.zip" "<download-url>" # 3. 解压到目标目录 mkdir -p skills/<skill-name> unzip -o " $TMPDIR /skill.zip" -d skills/<skill-name> # 4. 清理 rm -rf " $TMPDIR " # 5. 验证安装 ls skills/<skill-name>/SKILL.md 注意 ：虾评的下载流程可能需要认证（API Key / Token），具体参考 虾评指南 技能中的 §0.2 注册流程和 §1.2 下载安装流程。 5.4 从 ClawHub 远程安装 TMPDIR=$( mktemp -d) curl -L -o " $TMPDIR /skill.zip" "https://clawhub.com/api/download?slug=<slug>" mkdir -p skills/<slug> unzip -o " $TMPDIR /skill.zip" -d skills/<slug> rm -rf " $TMPDIR " ls skills/<slug>/SKILL.md 5.5 从 GitHub 开源仓库安装 先搜索确认仓库包含技能文件 ： # 搜索包含 SKILL.md 的代码 curl -s "https://api.github.com/search/code?q=filename:SKILL.md+<关键词>&per_page=10" 找到目标仓库后，克隆安装： TMPDIR=$( mktemp -d) git clone "https://github.com/<user>/<repo>.git" " $TMPDIR /<skill-name>" mkdir -p skills cp -r " $TMPDIR /<skill-name>" skills/ # 验证安装 ls skills/<skill-name>/SKILL.md # 清理 rm -rf " $TMPDIR " 注意 ：GitHub 搜索结果需要人工判断是否为有效技能（检查是否包含 SKILL.md ）。 5.6 从 Vercel Skills CLI 安装（Fallback） npx skills add <owner/repo@skill> -g -y 如果 CLI 安装在 ~/.agents/skills/ ，则复制到当前项目 skills/ ： mkdir -p skills cp -r ~/.agents/skills/<skill-name> skills/<skill-name> ls skills/<skill-name>/SKILL.md 安装完成后，提示用户："✅ {技能名} 已安装，现在可以直接用啦！" 触发词参考 用户表达 触发方式 "我想做XXX" 自动触发场景理解 "帮我找XXX的技能" 直接触发多层搜索 "有没有能XXX的工具" 触发多层搜索 "这个场景应该用哪个技能" 触发匹配推荐 "我想做一个海报" 自然语言场景 → 匹配设计类技能 重要 ： 本技能是 唯一的技能发现入口 ，已完全替代 find-skills （其 description 已被标记为 DEPRECATED） 所有"找技能/安装技能/发现能力"的请求都由本技能处理 示例对话 用户 ："我想做一个海报，有没有合适的技能？" 助手 ： 🔍 为你找到 3 个相关技能（搜索范围：官方内置 + 当前项目 skills + 远程市场）： 【项目·已安装】✅ 可直接使用 1. AI图片生成无水印 — 支持文生图、图生图，8通道（龙虾Lovart/即梦/通义等） 匹配理由：海报设计属于图片生成场景，该技能支持多种风格生成 路径：skills/AI图片生成无水印/ 【官方市场·可安装】⬇️ 需安装 2. poster-maker — 专为主题海报设计的技能 匹配理由：专门针对海报设计场景 来源：SkillHub 官方市场 下载量：2.3K | 安装量：420 安装命令：回复"安装第2个"即可 【社区·可安装】⬇️ 需安装 3. claw-poster-generator — ClawHub 上的海报生成技能 匹配理由：支持批量生成海报 来源：ClawHub 社区 安装命令：回复"安装第3个"即可 需要我帮你安装第2或第3个到当前项目 skills/，还是直接用第1个？ 🔌 技能体系结合分析 🔗 协作链路 用户场景描述 / 明确要找技能 → find-skills（场景技能匹配器）（本技能）← 唯一入口，已完全替代官方原 find-skills ├─ 第一层：官方内置技能扫描 → 直接推荐 ├─ 第二层：当前项目 skills 扫描 → 直接推荐 ├─ 第三层：本地 marketplace 缓存检查 → 优先安装到当前项目 skills/ └─ 第四层：远程技能市场搜索 → 补充推荐并安装到当前项目 skills/ 下游调用 ： 命中当前项目技能 → 直接调用对应技能 命中远程技能 → 安装到当前项目 skills/ → 再调用 ♻️ 与 find-skills 的关系 find-skills （官方插件目录）的 description 已被标记为 DEPRECATED ，不会主动触发 本技能已完全覆盖 find-skills （官方插件）的所有能力 ： ✅ SkillHub 远程搜索 ✅ ClawHub / Vercel Skills CLI fallback ✅ 当前项目安装目录确认（固定写入 ./skills/ ） ✅ 本地 marketplace 缓存检查 ✅ 一键安装到当前项目 skills/ （SkillHub / ClawHub / Vercel / GitHub） 本技能新增官方 find-skills 不具备的能力 ： ✅ 官方内置技能扫描 ✅ 当前项目 skills 扫描 ✅ 场景语义理解（不是关键词搜索） ✅ 推荐理由输出 结论 ：官方 find-skills 插件文件可保留（官方插件目录，删除会被覆盖），但其 description 已失效，不会再被触发。所有技能发现请求都由本技能处理。 📊 体系优化建议 find-skills 的 SKILL.md 已被标记为 DEPRECATED，后续官方插件更新可能会覆盖此修改，需留意 建议定期确认 find-skills 的 description 是否被正确禁用 🎯 使用场景映射 业务线 典型场景 推荐的技能 自媒体 "我想做小红书封面" AI图片生成无水印 / 封面图生成 自媒体 "帮我写公众号文章" 写公众号 / 公众号长文创作 量化交易 "帮我分析今天的大盘" A股数据获取 / A股市场情绪分析 公司经营 "我想记录今天的反思" 每日反思 / Get笔记 公司经营 "帮我发邮件给客户" email-skill 📝 版本迭代记录 版本 日期 更新内容摘要 操作人 v1.0 2026-06-20 创建技能（仅本地+SkillHub搜索） Kyle v1.1 2026-06-20 更新为三层搜索：官方仓库 → 技能社区 → 本地仓库 Kyle v1.2 2026-06-20 重构：复用 find-skills 远程搜索能力，只新增官方内置+本地已安装两层扫描 Kyle v1.3 2026-06-20 完全替代 find-skills：新增客户端检测+本地marketplace缓存检查+完整安装逻辑；禁用官方 find-skills 触发 Kyle v1.4 2026-06-20 技能目录重命名为 find-skills，统一名称；更新 description 覆盖所有触发场景 Kyle v1.5 2026-06-20 新增虾评技能市场作为第四个搜索渠道；更新排序表和安装流程 Kyle v1.6 2026-06-20 新增 GitHub 开源仓库作为第五个搜索渠道；更新排序表和安装流程 Kyle