Skill: wangzairong/multi-find-skills (version 2.8.1)

--- name: multi-find-skills description: | Multi Find Skills | 技能搜索全能版 触发场景：用户询问"有什么技能可以帮我..."、"找一个能做X的技能"、"有没有技能可以..."、"帮我搜一下XXX相关的技能"、"search for skill"、"找技能" 功能：当用户需要新能力、更好的工作流、更强大的工具或更安全的替代方案时，三生态(ClawHub+LobeHub+skills.sh)中搜索+质量核验比较+安装验证+记忆偏好+安全重跑+生命周期管理 触发禁用：管理已安装用openclaw skills list、创建新skill用skill-creator author: "wagnzairong (https://github.com/wangzairong)" evolution: created_at: "2026-04-23" version: "2.8.0" domain: "#engineering" success_rate: 0 parent_skill: "" last_used: "" use_count: 0 metadata: openclaw: emoji: "🔍" requires: bins: [clawhub] paths: [~/.openclaw/skills/multi-find-skills/memory.md] --- # 🔍 Multi Find Skills | 技能搜索全能版 > 同步支持 **ClawHub**、**LobeHub**、**skills.sh** 三大生态的技能搜索工具，具备质量核验、安装验证与完整生命周期管理。 --- ## 架构 **记忆文件**：`~/.openclaw/skills/multi-find-skills/memory.md` **文件结构**： ``` ~/.openclaw/skills/multi-find-skills/ ├── SKILL.md # 主文件 ├── setup.md # 首次设置与迁移 ├── sources.md # 三生态搜索命令 ├── evaluation.md # 质量核验与评分 ├── troubleshooting.md └── memory.md # 用户偏好（运行时生成） ``` - 首次使用前检查： `ls memory.md || echo "NOT_FOUND"` - **NOT_FOUND** → 执行 `setup.md` 首次设置流程 - **存在** → 读取并应用已有偏好 --- ## 记忆系统 ### 内存读取时机 每次激活技能时，搜索/推荐前必须： 1. 读取 `memory.md` 2. 获取 `Status.sources`（搜索来源偏好） 3. 获取 `Status.integration`（主动/被动模式） 4. 获取 `Passed` 列表（排除已拒绝的技能） 5. 获取 `Liked` 列表（倾向相似特质） 6. 获取 `Preferences`（过滤条件） ### 内存更新规则 | 触发条件 | 写入位置 | |---|---| | 用户说"两个都搜" / "只用 X" | `Status.sources` | | 用户说"要活跃维护的" / "可以接受实验性的" | `Preferences` | | 用户说"这个技能很好因为 X" | `Liked` | | 用户说"不要这个，原因是 X" | `Passed` | | 用户提到工作领域 | `Domains` | > ⚠️ **规则：只记录用户明确说过的。不推断、不记录静默行为。** --- ## 触发词 **显式触发**："有什么技能可以帮我..."、"有没有技能可以..."、"找一个能做X的技能"、"帮我搜一下XXX相关的技能"、"search for skill"、"找技能" **隐式触发**：用户问"怎么做一个X"、说"有没有更好的方式做X"、抱怨现有工具太弱/不稳定、提到重复性工作流、问"这个能做到吗"。 > 若 `memory.md` 中 `Status.integration: passive`，则只在显式触发词匹配时激活。 --- ## 工作流程 ### 快速流程 ``` 检测 → 加载记忆 → 理解需求 → 全源搜索 → 评估 → 比较 → 推荐 → 安装或降级 → 学习 ``` ### 详细流程（9步，整合自 skill-finder） ``` 第1步：检测 └─ 用户是否在描述能力缺口或可安装的需求？ （见上方的"隐式触发"判断标准） 第2步：加载记忆 ├─ 读取 memory.md ├─ 获取 Status.sources（搜索来源偏好） ├─ 获取 Passed 列表（排除已拒绝的技能） └─ 获取 Liked 列表（倾向相似特质） 第3步：理解需求 ├─ 识别领域（React/测试/设计/部署） ├─ 识别具体任务（写测试/创建动画/PR审查） ├─ 按需求搜索而非按名称（见下方搜索策略表） └─ 判断是否适合搜索技能 第4步：搜索（详见 sources.md） ├─ 使用 memory.md 中的来源模式（默认 both） ├─ skills.sh：npx skills find "<关键词>" ├─ ClawHub：npx clawhub search "<关键词>" ├─ LobeHub：npx -y @lobehub/market-cli skills search --q "<关键词>" └─ 并行执行，汇总结果 第5步：评估（详见 evaluation.md） ├─ 四维评分（相关性/质量/维护/价值）≥ 3 才推荐 ├─ 更新超过 6 个月 → ⚠️，超过 1 年 → ❌ ├─ 安全扫描标记 → ❌ 不推荐 └─ 检查 Passed/Liked 列表过滤结果 第6步：比较 └─ 按匹配度 + 质量对所有来源的结果排名 第7步：推荐 ├─ 最相关的 1-3 个并给出清晰理由和最优选择 └─ 使用 evaluation.md 中的"推荐格式"输出 第8步：安装或降级 ├─ 仅在用户明确同意后安装 ├─ 安装命令详见 `sources.md`（含单个 skill vs 仓库安装说明） ├─ 用户拒绝 → 直接帮助完成任务 └─ 安装后验证（ls ~/.openclaw/skills/<skill>/SKILL.md） 第9步：学习 ├─ 将用户明确反馈写入 memory.md（收藏/跳过/偏好） ├─ 记录推荐结果到 adoption_log（adopted / rejected / timeout） └─ 更新 Metrics（total_recommendations++，采纳则 total_adoptions++） 第10步：追踪 ├─ 安装成功 → skill_stats 中该技能推荐次数+1，采纳次数+1 ├─ 用户拒绝 → skill_stats 中该技能拒绝次数+1 └─ 无反馈超时 → adoption_log 标记 timeout，不更新 skill_stats ``` > ⚠️ **输出格式强制要求**：推荐结果必须使用 evaluation.md 的「推荐格式」输出（比较表 + 四维评分 + 综合分），不得使用原始 CLI 输出。 ### 分类不明确时 提出澄清问题： > "当你说'帮处理数据'，你是指： > - 存储数据（数据库）？ > - 分析数据（pandas、可视化）？ > - 移动数据（ETL、流水线）？" 详细内容见各专项文件： - 按需求搜索 → `sources.md ## 按需求搜索` - 触发识别 → `sources.md ## 触发识别` - 多结果策略 → `sources.md ## 多结果策略` --- ## 安装命令 详见 `sources.md`（含来源、安装命令语法）。 ### 中国镜像（ClawHub 安装失败时） ```bash clawhub config set registry https://cn.clawhub-mirror.com clawhub install <skill-name> --registry https://cn.clawhub-mirror.com ``` --- ## 安装验证 ```bash ls ~/.openclaw/skills/<skill-name>/SKILL.md # 文件存在 = 安装成功 ``` - 文件存在 → ✅ 安装成功 - 文件不存在 → ❌ 安装失败，尝试 `clawhub install <skill-name> --force` --- ## 安装确认（保守策略） **安全规则**：不自动安装，不自动加 -y，不在用户未同意前选择安装范围。 1. 展示搜索结果 + 推荐 2. 提供安装命令（详见 `sources.md`） 3. **等待用户显式确认**后再执行安装 禁止：自动运行安装 / 自动加 -y / 静默选范围 / 跳过风险提示 ## 输出格式 详见 `evaluation.md`（比较表 + 推荐格式 + 单结果/无结果格式）。 --- ## 安全机制 ### 输入验证 ```bash [[ ${#keyword} -gt 100 ]] && echo "关键词过长" && exit 1 [[ "$keyword" =~ [[:space:]]*[\;\|\`\"\'\\] ]] && echo "包含非法字符" && exit 1 [[ ${#keyword} -lt 2 ]] && echo "关键词至少2个字符" && exit 1 ``` ### 数据边界 - **离开机器**：搜索查询（ClawHub/skills.sh/LobeHub 公开搜索） - **留在本地**：memory.md 中的偏好和搜索历史 - **本技能不会**：未经同意安装 / 跳过安全警告 / 收集隐藏数据 / 访问 skill 目录外的文件 --- ## 故障排除 详见 `troubleshooting.md` --- ## 常见陷阱 - 等待"找个技能"的确切措辞 → 错失主动发现时机 - 搜索通用术语 → 得到噪音。要具体：`"react testing"` 而非 `"testing"` - 保存模式为 `both` 时只搜索一个生态系统 - 仅按名称匹配推荐 → 错过有不同名称的更好替代方案 - 混淆 `ClawHub` 和 `Skills.sh` 之间的安装命令 - 忽略下载量 → 低下载量通常意味着被放弃 - 不检查最后更新时间 → 过时的技能会导致问题 - 混淆 LobeHub 安装命令 → 使用 `npx -y @lobehub/market-cli skills install` ## 安全与隐私 **离开你机器的数据：** - 发送到 ClawHub 注册表的搜索查询（公开搜索） - 通过 `skills` CLI / Skills.sh / LobeHub 生态系统发送的搜索查询 **留在本地数据：** - `~/.openclaw/skills/multi-find-skills/memory.md` 中的所有偏好 - 搜索历史（如果启用） **本技能不会：** - 未经用户同意安装技能 - 使用强制安装标志跳过扫描器警告 - 用 `-y` 自动确认 `npx skills add` - 静默切换到全局安装范围 - 收集隐藏行为数据 - 访问 `~/.openclaw/skills/multi-find-skills/` 外的文件 ## 相关技能 - `clawhub` - ClawHub CLI 工具 - `skill-creator` - 创建新技能 - `healthcheck` - 系统健康检查

path: evaluation.md
content: # 技能质量评估标准

推荐前评估技能质量的参考。

---

## 四维评分模型（1-5分）

每个候选技能按以下维度评分：

| 维度 | 评分标准 |
|---|---|
| **相关性** | 与用户需求的匹配程度（1=不相关，5=精准） |
| **质量** | 技能构建质量（1=粗糙，5=结构清晰） |
| **维护** | 活跃维护程度（1=无更新，5=频繁更新） |
| **价值** | 值得消耗的上下文（1=太重，5=轻量高价值） |

**推荐阈值：** 所有维度 ≥ 3 分

---

## 快速评估信号

### ClawHub 候选

| 信号 | 判断 |
|------|------|
| 评分 ≥ 4.0 | ✅ 优先推荐 |
| 3.0 - 4.0 | 🟡 可考虑 |
| < 3.0 | ❌ 不推荐 |
| 无评分 | 🟡 新技能，谨慎 |
| 更新 > 6个月 | ⚠️ 维护风险 |
| 更新 > 1年 | ❌ 不推荐 |

### Skills.sh 候选

| 信号 | 判断 |
|------|------|
| 安装量 > 10K | ✅ 优先 |
| 1K - 10K | 🟡 可考虑 |
| < 1K | ⚠️ 小众 |
| < 100 | ❌ 新技能，谨慎 |

### 结构质量

- ✅ 有 SKILL.md
- ✅ 有 description
- ✅ 有 scripts/ 或 references/
- ❌ 只有一个空文件 → 拒绝

---

## 可疑技能检测

| 信号 | 处理 |
|------|------|
| 安全扫描标记 | ❌ 不推荐 |
| 缺少 SKILL.md | ❌ 不推荐 |
| 名称误导 | ⚠️ 警告 |
| 依赖过多 | 🟡 提示复杂度 |

**详细故障排除** → 见 [troubleshooting.md](troubleshooting.md)

---

## 匹配度评估

问自己：
- 是否解决**实际**需求？
- 是否太宽泛或太窄？
- 是否与已安装技能冲突？
- 值得上下文成本吗？

---

## 推荐条件

**必须满足：**
1. 相关性 ≥ 3
2. 质量 ≥ 3
3. 维护 ≥ 3（或最近6个月内更新）
4. 价值 ≥ 3
5. 无安全标记
6. 不在 `memory.md` 的 `Passed` 列表中

**优先推荐：**
- 在 `memory.md` 的 `Liked` 列表中提到的特质
- 安装量/评分最高
- 最近更新

**排除：**
- 任一维度 < 3
- 安全扫描标记
- 明确在 `Passed` 列表
- 更新超过1年（除非高质量且无替代）

---

## 与 memory.md 联动

推荐前检查：
1. `Passed` — 排除已拒绝的技能
2. `Liked` — 倾向相似特质
3. `Preferences` — 应用质量偏好（如"要活跃维护"）
4. `Domains` — 优先匹配用户领域

---

## 输出格式

### 比较表（多选项）

```markdown
## 🔍 找到 3 个相关技能

| 技能 | 来源 | 相关性 | 质量 | 维护 | 价值 | 综合分 |
|------|------|--------|------|------|------|--------|
| **frontend-design** | ClawHub | 5 | 5 | 5 | 4 | **4.75** ⭐ |
| react-helper | skills.sh | 4 | 4 | 3 | 4 | 3.75 |
| ui-toolkit | LobeHub | 4 | 3 | 3 | 3 | 3.25 |

**📌 推荐：** `frontend-design`（ClawHub）
- ✅ 相关性最高（5分）
- ✅ 质量优秀（5分）
- ✅ 活跃维护（最近更新：2周前）
- ✅ 340K 安装量，社区验证

**安装命令：**
​```bash
clawhub install frontend-design
​```

需要我帮你安装吗？
```

### 单结果时

```markdown
## ✅ 找到匹配技能

**`seo-audit`**（ClawHub，评分 4.2）
- 相关性 5 | 质量 4 | 维护 4 | 价值 4 → **综合 4.25**
- 最近更新：1周前
- 安装量：28K

​```bash
clawhub install seo-audit
​```
```

### 无好选项时

```markdown
## 😕 未找到高质量技能

搜索了 3 个来源，但没有符合推荐标准（综合分 ≥ 3.0）的技能。

**要降低标准搜索吗？** 或者我可以直接帮你完成任务。
```

---

## 相关文件

- **搜索来源** → `sources.md`
- **故障排除** → `troubleshooting.md`
- **快速参考** → `quick-reference.md`

---

<details>
<summary>评分计算实现（代码参考）</summary>

### Skills.sh 评分

```bash
# 输入：安装量（如 "944" 或 "4.2K"）
# 质量评分：
# > 10K → 5分
# > 5K → 4分
# > 1K → 3分
# > 100 → 2分
# ≤ 100 → 1分
```

### ClawHub 评分

```bash
# 输入：评分（如 "4.308"）
# 直接使用评分作为质量分（1-5映射）
# 维护分：检查最后更新时间
# < 1个月 → 5分
# < 3个月 → 4分
# < 6个月 → 3分
# < 1年 → 2分
# > 1年 → 1分
```

</details>


path: memory-template.md
content: # Multi-Find-Skills 记忆模板

> 本文件是 `memory-template.md` 的参考格式，实际运行时会读写 `~/.openclaw/skills/multi-find-skills/memory.md`

创建 `~/.openclaw/skills/multi-find-skills/memory.md`（如果不存在）：

```markdown
# Multi-Find-Skills Memory

## Status
status: ongoing
last: YYYY-MM-DD
sources: both
integration: proactive

## Preferences
<!-- 用户明确声明的质量偏好 -->
<!-- 示例：偏好活跃维护的、接受实验性的、喜欢轻量级的 -->

## Source Policy
<!-- 默认搜索来源：both / clawhub / skills.sh / lobehub -->
<!-- 示例：both -->

## Liked
<!-- 用户明确表扬过的技能及原因 -->
<!-- 格式：source:identifier — "表扬原因" -->
<!-- 示例：clawhub:pdf — "解析准确" -->
<!--      skills.sh:vercel-labs/agent-skills@frontend-design — "UI方案很好" -->

## Passed
<!-- 用户明确拒绝过的技能及原因 -->
<!-- 格式：source:identifier — "拒绝原因" -->

## Domains
<!-- 用户工作的领域（帮助缩小搜索范围）-->
<!-- 示例：前端、飞书集成、游戏开发 -->

---
*Updated: YYYY-MM-DD*
```

## Status 说明

| 值 | 含义 |
|---|---|
| `ongoing` | 仍在学习偏好 |
| `established` | 偏好数据已足够 |

## 记忆规则

### 要记录
- 用户明确说的来源偏好（"两个都搜"、"只用 ClawHub"）
- 用户明确说的质量偏好（"要活跃维护的"、"可以接受实验性的"）
- 用户明确表扬或拒绝的技能及原因

### 不要记录
- 静默安装（无评论 = 无数据）
- 从行为模式推断的偏好
- 用户没有明确说过的任何内容

## 使用方式

多技能匹配时：
1. **检查来源模式** — 按 `both` / `clawhub` / `skills.sh` / `lobehub` 搜索
2. **检查 Passed** — 排除相似的
3. **检查 Liked** — 倾向相似特质的
4. **应用 Preferences** — 据此过滤

## 维护

保持 50 行以内。超过时：
- 归档旧的 Liked/Passed 条目
- 保留最新的 Preferences

path: memory.md
content: # Multi-Find-Skills Memory

## Status
status: ongoing
last: 2026-05-02
sources: both
integration: proactive

## Preferences
<!-- 用户明确声明的质量偏好 -->

## Source Policy
sources: both

## Liked
<!-- 用户明确表扬过的技能及原因 -->

## Passed
<!-- 用户明确拒绝过的技能及原因 -->

## Domains
<!-- 用户工作的领域 -->

## Adoption Tracker（数据闭环）
<!-- 推荐采纳追踪 -->
<!-- 格式：推荐时间 | 技能名 | 来源 | 推荐理由 | 结果 -->
<!-- 结果：adopted=安装了 | rejected=拒绝了 | replaced=换了其他 | timeout=无反馈 -->
adoption_log:
  # 示例：
  # 2026-05-02 | ai-video-generation | skills.sh | 243K安装量 | adopted
  # 2026-05-02 | video-generation | ClawHub | 评分4.271 | rejected

## Feedback Log（用户反馈）
<!-- 隐式反馈（行为推断）+ 显式反馈 -->
<!-- 格式：时间 | 技能名 | 类型 | 内容 -->
<!-- 类型：positive=好评 | negative=差评 | context=上下文变更 -->
feedback_log:
  # 示例：
  # 2026-05-02 | web-scraping | positive | "简单易用，5分钟搞定"
  # 2026-05-02 | pdf-tool | negative | "过时了，更新超过1年"

## Metrics（汇总统计）
<!-- 定期更新的统计指标 -->
total_recommendations: 0
total_adoptions: 0
total_rejections: 0
adoption_rate: 0%
average_relevance_score: 0

## Skill Performance（技能表现）
<!-- 各技能被推荐后表现追踪 -->
<!-- 格式：技能名 | 推荐次数 | 采纳次数 | 拒绝次数 | 平均分 -->
skill_stats:
  # 示例：
  # ai-video-generation | 3 | 2 | 1 | 4.2

---
*Updated: 2026-05-02*

path: quick-reference.md
content: # 常见需求关键词速查

---

## 🔥 热门技能

| 技能 | 适用场景 |
|------|----------|
| `find-skills` | 找技能、搜索 skill |
| `frontend-design` | 前端开发、UI 设计 |
| `soultrace` | Agent 个性、记忆 |
| `web-design-guidelines` | Web 设计规范 |

---

## 核心分类

**前端开发**
- React: `react`, `nextjs`, `react hooks`
- 样式: `css`, `tailwind`
- 测试: `playwright`, `e2e`

**测试 & 质量**
- 测试: `testing`, `jest`, `cypress`
- 审查: `lint`, `eslint`, `prettier`

**部署 & DevOps**
- 容器: `docker`, `kubernetes`
- CI/CD: `deploy`, `github actions`
- 云: `aws`, `vercel`, `netlify`

**后端 & 数据**
- API: `rest api`, `graphql`
- 数据库: `sql`, `postgresql`, `prisma`
- 认证: `auth`, `oauth`, `jwt`

**AI & Agent**
- LLM: `openai`, `claude`, `gpt`
- Agent: `agent`, `multi-agent`, `rag`
- Prompt: `prompt engineering`

**文档 & 效率**
- 文档: `readme`, `docs`, `api-docs`
- 效率: `automation`, `workflow`, `todo`

**平台集成**
- GitHub: `github`, `github actions`
- 飞书: `feishu`, `lark`
- Notion/Slack: `notion`, `slack`

---

## 搜索策略

1. 具体 → 泛化
2. 多语言（中文 → 英文）
3. 同义词扩展
4. 热门优先

---

<details>
<summary>更多分类</summary>

**移动端:** `react native`, `flutter`, `ios`, `android`  
**媒体:** `video`, `image`, `audio`, `tts`  
**安全:** `security audit`, `vault`, `snyk`  
**SEO:** `seo`, `content marketing`, `ads`

</details>


path: setup.md
content: # Multi-Find-Skills 初始化

> 首次使用时自动初始化 `memory.md`。无需手动操作。

---

## 自动初始化流程

Agent 首次激活时自动执行：

```bash
SKILL_DIR="$HOME/.openclaw/skills/multi-find-skills"
MEMORY="$SKILL_DIR/memory.md"

# 检查并创建
[ -f "$MEMORY" ] && exit 0
mkdir -p "$SKILL_DIR"

# 生成 memory.md
cat > "$MEMORY" << EOF
# Multi-Find-Skills Memory

## Status
status: ongoing
last: $(date +%Y-%m-%d)
sources: both
integration: proactive

## Preferences
## Liked
## Passed
## Domains
## Metrics
total_recommendations: 0
total_adoptions: 0
EOF

# 验证 CLI（不阻塞）
command -v clawhub &> /dev/null || echo "[WARN] clawhub 不可用"
command -v npx &> /dev/null || echo "[WARN] npx 不可用"
```

**默认值：**
- `sources: both` — 同时搜索 ClawHub + skills.sh + LobeHub
- `integration: proactive` — 主动推荐

---

## 三种搜索来源

- **ClawHub** — 官方市场，质控严格
- **skills.sh** — 开放生态，更新频繁  
- **LobeHub** — 补充来源，AI 技能多

默认同时搜索，对比后推荐最优。

---

## 更新 memory.md

**更新时机：** 用户明确声明时

| 类型 | 触发条件 | 写入位置 |
|---|---|---|
| 来源偏好 | "只用 ClawHub" | `sources` |
| 质量偏好 | "要活跃维护的" | `Preferences` |
| 表扬/拒绝 | "这个技能很好" | `Liked` / `Passed` |

**规则：** 只记录用户明确说过的，不推断。

---

## 错误处理

| 场景 | 处理 |
|---|---|
| memory.md 损坏 | 删除重建 |
| CLI 不可用 | 降级手动 |
| 网络超时 | 离线帮助 |

---

## 手动设置（调试）

<details>
<summary>展开查看</summary>

```bash
mkdir -p ~/.openclaw/skills/multi-find-skills
cp memory-template.md memory.md
# 编辑 memory.md
```

</details>


path: sources.md
content: # 搜索来源详细说明

## 搜索来源总览

| 来源 | 搜索命令 | 审查命令 | 安装命令 | 说明 |
|------|---------|---------|---------|------|
| **ClawHub** | `clawhub search "<关键词>"` | `clawhub inspect <slug>` | `clawhub install <slug>` | 精选注册表，内置元数据 |
| **skills.sh** | `npx skills find <关键词>` | 审查返回的仓库/页面 | `npx skills add <owner/repo@skill>` | 开放生态，广泛发现 |
| **LobeHub** | `npx -y @lobehub/market-cli skills search --q "<关键词>"` | — | `npx -y @lobehub/market-cli skills install <skill> --agent open-claw` | 社区市场，AI 相关较多 |
| **GitHub** | 网页搜索 | — | `npx skills add <owner/repo>` | 补充来源 |

---

## 搜索命令速查

### ClawHub

```bash
npx clawhub search "<关键词>"                # 向量搜索
npx clawhub explore --sort installs --limit 20   # 按安装量浏览热门
npx clawhub explore --sort rating --limit 20     # 按评分浏览
npx clawhub explore --sort trending --limit 20   # 按趋势浏览
npx clawhub inspect <slug>                       # 查看详情
npx clawhub inspect <slug> --files              # 查看所有文件
npx clawhub list                                # 查看已安装
```

> **注意**：`clawhub` 命令通常全局安装；如遇问题可使用 `npx clawhub` 调用。

### skills.sh

```bash
npx skills find "<关键词>"                   # 搜索 skills
npx skills add owner/repo --list            # 预览可用技能（不安装）
npx skills list                             # 查看已安装
npx skills list -g                          # 查看全局安装
npx skills find "popular"                    # 浏览热门技能
npx skills check                            # 检查已安装技能的更新
npx skills update                           # 更新已安装的技能
```

### LobeHub

```bash
npx -y @lobehub/market-cli skills search --q "<关键词>"
npx -y @lobehub/market-cli skills install <skill-name> --agent open-claw
```

---

## 多来源搜索流程

对于每个新查询：

1. 读取 `memory.md`，获取 `Status.sources`（both / clawhub / skills.sh / lobehub）
2. 如果模式为 `both`，用相同的关键词**并行**搜索 ClawHub、skills.sh 和 LobeHub
3. 在推荐前一起比较所有来源的最强匹配
4. 为每个结果附加来源和确切安装命令

---

## 触发识别（隐式激活）

即使用户没有明确说"技能"也搜索：

| 用户信号 | 通常意味着 | 动作 |
|---|---|---|
| "我怎么做 X？" | 技能可能已经解决了这个问题 | 搜索相关技能 |
| "你能做这个吗？" | 可能存在能力缺口 | 搜索并推荐 |
| "一定有更好的方法" | 专业化工作流 | 搜索相关技能 |
| "我应该安装什么？" | 直接的技能发现请求 | 搜索 + 推荐 |
| "当前这个技能太弱了" | 替换搜索 | 搜索替代方案 |

---

## 按需求搜索，而非按名称

用户说"我需要处理 PDF"——不要只搜索"pdf"。思考他们实际需要什么：

| 用户需求 | 更好的搜索 |
|---|---|
| 编辑 PDF | `clawhub search "pdf edit"` + `skills find pdf edit` |
| 创建 PDF | `clawhub search "pdf create"` + `skills find pdf generate` |
| 从 PDF 提取 | `clawhub search "pdf extract"` + `skills find pdf parse` |
| 填写 PDF 表单 | `clawhub search "pdf form"` + `skills find pdf form` |

---

## 查询优化

| 情况 | 行动 |
|---|---|
| 结果太多 | 增加具体性："python" → "python async" |
| 无结果 | 扩大："fastapi oauth2" → "api auth" |
| 领域错误 | 澄清："testing" → "unit testing" vs "e2e testing" |
| 工具特定 | 直接试工具名："stripe"、"twilio" |
| 一个来源为空 | 保留另一个来源，但说明只有一个生态系统产生了匹配 |

---

## 扩展搜索词

如果首次搜索结果不佳：

1. **同义词** — edit → modify，create → generate，check → validate
2. **相关工具** — pdf → document，docx → word
3. **底层任务** — "pdf form" → "form filling"
4. **领域名称** — "stripe payments" → 只要 "stripe"

---

## 解读结果

将每个结果规范化为相同的决策形态：
- 来源（ClawHub / skills.sh / LobeHub）
- 名称 / 标识符
- 功能
- 安装命令
- 质量信号（下载量、更新时间、四维评分）

**快速质量信号：**
- 高下载量 + 最近更新 = 维护良好
- 清晰的描述 = 结构可能良好
- 同一作者的多个技能 = 成熟的创建者
- 可识别的仓库或维护者 = Skills.sh 中更安全的选择
- 模糊的描述 = 可能质量低

---

## 多结果策略

当多个技能匹配时：

1. **过滤** — 应用四维评分标准（evaluation.md）
2. **排名** — 按特定需求的匹配度，不只是下载量
3. **呈现前 3 名** — 每个都附理由
4. **选出赢家** — 给出建议，而不只是选项
5. **让用户选择** — 或提出澄清问题

示例回复：
> 为 React 测试找到 3 个选项：
> 1. `react-testing`（ClawHub）— 专注于组件测试，5k 下载量
> 2. `vercel-labs/agent-skills@frontend-design`（Skills.sh）— 更广泛的 frontend 工作流
> 3. `testing`（ClawHub）— 通用测试，包含 React 部分
>
> 哪个更适合你的项目？

---

## 搜索是语义的

搜索基于含义，不是关键词精确匹配：
- `"react hooks"` 找到关于 React 模式的技能
- `"api testing"` 找到 REST、GraphQL 测试技能
- `"deploy docker"` 找到容器化 + 部署

不需要特殊运算符——用自然语言描述你想要什么。

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## skills.sh 排行榜分类

| 分类 | 说明 | 适用场景 |
|------|------|---------|
| **All Time** | 总安装量排名 | 发现经过时间验证的成熟技能 |
| **Trending (24h)** | 24小时内安装量 | 发现最新热门趋势 |
| **Hot** | 实时热度 | 追逐最新潮流 |

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## 安装命令语法

```bash
# ClawHub
clawhub install <slug>

# skills.sh：安装特定 skill
npx skills add owner/repo@skill-name -g -y

# skills.sh：安装整个仓库
npx skills add owner/repo -g -y

# 参数：-g=全局安装，-y=跳过确认，@skill-name=指定特定 skill

# LobeHub
npx -y @lobehub/market-cli skills install <skill-name> --agent open-claw
```

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## 补充来源

- **OpenClaw Directory**：https://www.openclawdirectory.dev/skills（网页分类浏览）
- **GitHub**：`site:github.com "openclaw skill"` / `site:github.com "SKILL.md"`
- **推荐 GitHub 来源**：
  - `vercel-labs/agent-skills` — Vercel 官方技能库
  - `anthropics/anthropic-cookbook` — Anthropic 相关
  - `microsoft/semantic-kernel` — Microsoft 相关
  - `openclaw/openclaw` — OpenClaw 官方
- **社区论坛**：
  - SitePoint：https://www.sitepoint.com/community/
  - Discord：https://discord.com/invite/clawd

path: troubleshooting.md
content: # 故障排除指南

## 找不到结果

**首先：** 尝试替代搜索词（同义词、英文翻译、更具体的描述）。

**如果仍然没有：**

1. **诚实承认**
   > "我在配置来源中搜索了与 [X] 相关的技能，但没有找到强匹配。"

2. **提供直接帮助**
   > "我可以用自己的能力直接帮你处理这个。"

3. **建议创建（对于重复需求）**
   > "如果你经常做这个，可以用 `skill-creator` 创建一个自定义技能。"

## 结果太多

**问题：** 搜索返回 10+ 个技能，难以选择。

**解决方案：**
1. 应用质量过滤器（见 `evaluation.md`）
2. 检查 `memory.md` 中的偏好
3. 仅呈现前 3 名并清晰区分
4. 如果仍然不清楚，提出澄清问题

> "找到几个选项。为了缩小范围：
> - 需要基本功能还是全面的？
> - 偏好流行/稳定还是前沿？"

## 找不到技能（404）

**可能原因：**
- slug 拼写错误
- 技能已被删除/隐藏
- 作者更改了名称
- Skills.sh 结果指向已更改的仓库或技能路径

**解决方案：**
1. 改用描述搜索而非确切的名称
2. 检查类似名称：`clawhub search "partial-name"`
3. 如果缺失结果来自 Skills.sh，重新运行 `npx skills find [domain]`
4. 技能可能已被替换 — 搜索该领域

## 过时的技能

**迹象：**
- 最后更新 >6 个月前
- 最近下载量低
- 引用工具的旧版本

**处理方式：**
> "这个技能最后更新于 [X 个月前]。它引用了 [旧版本]。仍然要试试，还是我找替代？"

## 来源不匹配

**问题：** 结果在一个生态系统中找到，但显示的安装命令属于另一个。

**解决：**
1. 重新明确说明来源
2. 仅使用属于该来源的安装命令
3. 如需要，从另一个生态系统呈现等效结果

> "这个结果来自 Skills.sh，所以正确的安装路径是 `npx skills add owner/repo@skill`，而不是 `clawhub install`。"

## 技能被标记为可疑

**含义：** VirusTotal Code Insight 检测到潜在风险模式（API 调用、文件访问等）。

**处理方式：**

1. **告知用户**
   > "这个技能被安全扫描器标记为可疑。它可能进行外部 API 调用或访问文件。"

2. **检查触发原因**
   ```bash
   npx clawhub inspect <slug> --files
   ```

3. **默认选择更安全的替代方案**
   > "我可以推荐未标记的类似技能，然后我们选最佳匹配。"

4. **禁止行为**
   - ❌ 永远不要使用强制安装选项（`--force`）
   - ❌ 跳过扫描器警告
   - ❌ 在用户未明确同意前安装可疑技能

## 冲突的技能

**问题：** 用户想要的技能与已安装的技能功能重叠。

**检测：** 检查 `npx clawhub list` 中同领域的现有技能。

**解决：**
1. **解释重叠**
   > "你已安装了 `git`。`github` 技能在此基础上添加 PR/issue 功能——它们配合使用。"

2. **或警告冲突**
   > "你已安装了 `eslint-basic`。`eslint-pro` 覆盖相同内容但更全面——要替换吗？"

## 用户改变主意

**安装后想卸载：**
```bash
clawhub uninstall <slug>           # ClawHub 安装
npx skills remove <skill>         # Skills.sh 安装
```

**不想装了：** 添加到 `memory.md` 的 `Passed` 并附原因，避免下次再推荐。

## 记忆文件问题

**记忆文件损坏或格式错误：**
1. 备份：`cp ~/.openclaw/skills/multi-find-skills/memory.md ~/.openclaw/skills/multi-find-skills/memory.md.bak`
2. 根据 `memory-template.md` 重新创建
3. 请用户重新说明关键偏好

**记忆太大（>50 行）：**
1. 归档旧条目
2. 仅保留最近的 Liked/Passed
3. 保留所有 Preferences（它们是稳定的）

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## 搜索质量问题

### ClawHub 搜索无结果

**原因**：网络连接问题、关键词不够具体、速率限制触发

**解决方案**：
```bash
# 1. 检查网络
curl -I https://clawhub.ai

# 2. 尝试不同关键词（同义词/英文）
clawhub search "weather"          # 尝试英文
clawhub search "tavily search"    # 尝试具体名称

# 3. 浏览热门技能发现新选项
clawhub explore --sort installs --limit 20

# 4. 手动访问网站搜索
open https://clawhub.ai
```

### skills.sh 搜索无结果

**原因**：`npx` 不可用、网络问题、包名/关键词不正确

**解决方案**：
```bash
# 1. 确认 npx 可用
npx --version

# 2. 尝试更通用的关键词
npx skills find "web"

# 3. 使用完整包名
npx skills find "vercel-labs/agent-skills@seo-best-practices"
```

### LobeHub 搜索无结果

**原因**：`npx` 不可用、网络问题

**解决方案**：
```bash
# 1. 确认 npx 可用
npx --version

# 2. 尝试网页搜索
open https://lobehub.com/skills?q=<关键词>
```

### 搜索结果质量低

**原因**：关键词太泛、相关技能确实不存在

**解决方案**：
```bash
# 1. 使用更具体的关键词
clawhub search "seo audit"       # 比 "seo" 更具体
clawhub search "web scraping"     # 比 "web" 更具体

# 2. 尝试多个相关关键词
clawhub search "weather"
clawhub search "weather forecast"
clawhub search "weather api"

# 3. 浏览热门技能发现灵感
clawhub explore --sort installs --limit 20
```

## 安装问题

### 安装失败

**原因**：网络问题、权限问题、包名错误、安装到错误路径

**解决方案**：
```bash
# 1. 检查 ~/.openclaw/skills/ 是否可写
ls -la ~/.openclaw/skills/

# 2. 使用 --force 重试
clawhub install <skill-name> --force

# 3. 确认包名正确
clawhub search "<关键词>"  # 确认精确包名

# 4. 使用中国镜像（网络问题）
clawhub install <skill-name> --registry https://cn.clawhub-mirror.com
```

### 安装后验证失败

**原因**：安装实际失败但无报错、安装到了错误路径

**解决方案**：
```bash
# 1. 检查是否安装到了正确路径
ls ~/.openclaw/skills/<skill-name>/SKILL.md  # 正确路径
ls ~/.openclaw/<skill-name>/SKILL.md         # 错误路径

# 2. 如果安装到错误路径，手动移动
mv ~/.openclaw/<skill-name> ~/.openclaw/skills/<skill-name>/

# 3. 重新安装
clawhub install <skill-name> --force
```

### 速率限制

**解决方案**：
```bash
# 1. 等待 1 小时后再试
sleep 3600

# 2. 使用替代来源（网站搜索）
open https://clawhub.ai/search?q=<关键词>

# 3. 使用 GitHub 手动搜索
open https://github.com/search?q=openclaw+skill+<关键词>
```

## 命令参数错误

**症状**：执行命令时报 `unknown option '--sort'` 等错误

**原因**：使用了不存在的命令参数

**解决方案**：
```bash
# 排序应使用 explore 命令，不是 search
clawhub explore --sort installs --limit 20  # ✅ 正确

# 不是
clawhub search --sort installs              # ❌ 错误
```

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)