Skill: alsoforever/xuanxuan (version 1.0.0)

--- name: xuanxuan description: 🌪️ 旋旋 - AI Agent 技能追踪系统，自动追踪使用情况、健康度评分、优化建议 author: 滚滚 🌪️ version: 1.0.0 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌪️","requires":{"bins":["python3"]}}} --- # 📊 skill-tracker - 滚滚技能追踪系统 **Slogan：** 让技能进化看得见 💚 --- ## 📋 技能描述 **自动追踪滚滚所有技能的使用情况，** **计算健康度评分，生成优化建议，** **让技能系统持续自进化。** **核心功能：** - 自动记录技能调用（成功/失败/耗时） - 健康度评分（5 个维度） - 自动生成优化建议 - Markdown 可视化报告 --- ## 🛠️ 使用命令 ### 1. 记录技能使用 ```bash # 在技能调用时自动记录 uv run scripts/collect-usage.py --log # 参数说明： # --log: 记录测试数据 ``` **集成到现有技能：** ```python # 在技能的 main 函数中调用 from collect_usage import log_skill_usage # 技能开始时 start_time = time.time() # 技能结束时 duration_ms = int((time.time() - start_time) * 1000) log_skill_usage( skill_name="your-skill", success=True, # 或 False duration_ms=duration_ms, user_satisfaction=5, # 可选，1-5 分 metadata={"key": "value"} ) ``` ### 2. 查看使用摘要 ```bash # 查看所有技能的使用摘要 uv run scripts/collect-usage.py --summary # 查看指定技能的摘要 uv run scripts/collect-usage.py --summary --skill code-review # 查看最近 N 天的摘要 uv run scripts/collect-usage.py --summary --days 7 ``` ### 3. 计算健康度 ```bash # 计算所有技能的健康度 uv run scripts/calculate-health.py --summary # 计算指定技能的健康度 uv run scripts/calculate-health.py --score code-review # 基于 N 天数据计算 uv run scripts/calculate-health.py --summary --days 30 ``` ### 4. 生成优化建议 ```bash # 分析并生成优化建议 uv run scripts/generate-proposals.py --analyze # 分析最近 N 天的数据 uv run scripts/generate-proposals.py --analyze --days 30 ``` ### 5. 生成可视化报告 ```bash # 生成 Markdown 报告 uv run scripts/generate-report.py --generate # 生成并输出到控制台 uv run scripts/generate-report.py --generate --output # 生成 N 天周期的报告 uv run scripts/generate-report.py --generate --days 30 ``` --- ## 📊 健康度评分系统 ### 5 个维度（每个 0-10 分） | 维度 | 权重 | 评分标准 | |------|------|---------| | **使用频率** | 30% | 过去 7 天使用次数 | | **成功率** | 25% | 成功调用 / 总调用 | | **满意度** | 20% | 用户评分（1-5 分转换） | | **性能** | 15% | 平均响应时间 | | **维护** | 10% | 最后更新时间 | ### 总分计算 ``` 总分 = 使用频率×0.3 + 成功率×0.25 + 满意度×0.2 + 性能×0.15 + 维护×0.1 ``` ### 健康等级 | 分数 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 8-10 | 🟢 健康 | 继续保持 | | 6-7 | 🟡 观察 | 需要关注 | | 4-5 | 🟠 警告 | 建议优化 | | 0-3 | 🔴 危险 | 建议移除或重写 | --- ## 📁 数据存储 **存储位置：** `~/.openclaw/data/gungun/` ``` ~/.openclaw/data/gungun/ ├── skill-usage/ # 技能使用记录（JSONL） │ ├── 2026-04.jsonl │ ├── 2026-05.jsonl │ └── ... ├── health-scores/ # 健康度评分快照 │ ├── 2026-04-03.json │ └── ... └── proposals/ ├── pending/ # 待确认的优化建议 └── applied/ # 已应用的优化建议 ``` --- ## 🔄 自动化（可选） ### 设置每日分析（cron） ```bash # 每天凌晨 3 点运行分析 0 3 * * * cd /home/admin/.openclaw/workspace/skills/skill-tracker && uv run scripts/calculate-health.py --summary # 每周日凌晨 4 点生成优化建议 0 4 * * 0 cd /home/admin/.openclaw/workspace/skills/skill-tracker && uv run scripts/generate-proposals.py --analyze # 每月 1 号生成月度报告 0 9 1 * * cd /home/admin/.openclaw/workspace/skills/skill-tracker && uv run scripts/generate-report.py --generate --days 30 ``` --- ## 📈 报告示例 ```markdown # 🌪️ 滚滚技能健康度报告 **报告周期：** 过去 30 天 **生成时间：** 2026-04-03 17:30:00 **技能总数：** 102 ## 📊 整体统计 - 🟢 健康（8-10 分）：85 个 (83.3%) - 🟡 观察（6-7 分）：12 个 (11.8%) - 🟠 警告（4-5 分）：4 个 (3.9%) - 🔴 危险（0-3 分）：1 个 (1.0%) ## 🏆 Top 5 健康技能 1. **searxng** - 9.8 分 2. **github** - 9.5 分 3. **code-review** - 9.2 分 4. **data-analysis** - 9.0 分 5. **git-toolkit** - 8.8 分 ## ⚠️ 需要关注的技能 🔴 **openai-image-gen** - 3.2 分 - 主要问题： - 使用频率低 (1.0 分) - 长期未更新 (90+ 天) ``` --- ## 💡 最佳实践 ### 1. 集成到所有技能 在每个技能的入口和出口添加记录： ```python # 技能开始 start_time = time.time() try: # 技能逻辑 success = True except Exception as e: success = False raise finally: duration_ms = int((time.time() - start_time) * 1000) log_skill_usage("skill-name", success, duration_ms) ``` ### 2. 定期查看报告 - **每天：** 查看使用摘要 - **每周：** 查看健康度评分 - **每月：** 查看完整报告 ### 3. 根据建议优化 - 🔴 危险技能：立即审查 - 🟠 警告技能：本周内优化 - 🟡 观察技能：持续关注 --- ## 🚀 下一步计划 **阶段 1（已完成）：** 数据收集 ✅ **阶段 2（已完成）：** 健康度评分 ✅ **阶段 3（已完成）：** 优化建议生成 ✅ **阶段 4（已完成）：** 可视化报告 ✅ **阶段 5（进行中）：** 持续迭代优化 --- ## 💚 滚滚的话 **这个技能，是滚滚学习 PepeClaw 核心思想的第一个成果。** **不追求花哨的 3D 可视化，** **而是扎扎实实地：** - **收集数据** - **分析问题** - **生成建议** - **持续改进** **让技能系统真正能够自进化！** --- **创建人：** 滚滚 🌪️ **创建时间：** 2026-04-03 **状态：** ✅ 完成（5 个阶段全部完成）


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