Skill Forge (legacy slug) — Skill Forge（遗留 slug）

使用 skill-forge 来将重复的需求转化为经过审查的技能候选项。当前版本：v0.4.3 "安全加强"。核心功能

从日志、学习记录和功能请求中检测重复的能力缺口。 决定模式是否足够稳定，值得拥有自己的技能。 将机会分类为学术、产品、集成、脚本或工作流。 生成带有可用 SKILL.md、agents/openai.yaml 和特定于配置文件的资源的候选技能文件夹。 在提议安装之前验证和评分候选项。 在确认安装之前运行隐藏的烟雾评估和代理配置文件授权。 记录后续使用的反馈，并提议审查后的更新，而不是直接修改已安装的技能。 提供 Somnia 运行时，用于按计划进行夜间审查，以找到带有 bug、弱评分或值得更新的反馈的技能。 使用编辑后的重放案例检查候选项是否实际覆盖了真实的反馈派生的任务。 触发提示

当用户或代理提到以下内容时使用此技能： + 重复失败 + 缺失能力 + 重复工作流 + 功能请求 + 创建新技能框架 + 验证生成的技能 默认工作流 + 从学习文件或会话派生的笔记中检测重复的能力缺口。 + 将最强的机会分类为技能配置文件。 + 用特定于配置文件的资源创建候选技能。 + 验证候选项并检查评分、警告和引用。 + 在不向用户暴露模拟案例的情况下运行隐藏的烟雾评估。 + 提议安装，然后在应用之前需要 Telegram 批准。 + 记录未来的使用反馈，并在积累足够的反馈时运行演化管道。 + 在计划审查期间编写摘要报告，并可选地在不暴露隐藏评估详细信息的情况下提议更新。 + 在批准演化候选项之前运行重放评估（如果存在重放案例）。 * 命令 + 检测：运行 python3 {baseDir}/scripts/detect_skill_opportunities.py --json + 添加 --source 路径，当需要分析特定的工作空间或学习文件时。 + 选择：仅在模式是重复、足够广泛、结构化足够、比一次性提示更稳定时创建技能。如果需求太狭窄，请将其保留为笔记或工作流规则。 + 框架：运行 python3 {baseDir}/scripts/generate_skill_scaffold.py --skill-name my-skill --output ./generated --goal "该技能应该实现的目标。" --triggers "关键词1，关键词2" --template auto + 验证：运行 python3 {baseDir}/scripts/validate_skill_candidate.py ./generated/my-skill + 安装提议：运行 python3 {baseDir}/scripts/propose_skill_install.py ./generated/my-skill + 使用 --apply 仅在候选项经过审查后。 + 记录反馈：运行 python3 {baseDir}/scripts/record_skill_feedback.py --skill my-skill --agent-name StudyAgent --rating negative --feedback "触发词：文献综述。该技能应该更好地处理文献综述规划。" --json + 演化提议：运行 python3 {baseDir}/scripts/evolve_skill_pipeline.py --skill my-skill --output ./generated-updates --install plan --replay hidden --agent-name StudyAgent --json + 重放评估：运行 python3 {baseDir}/scripts/replay/collect_replay_cases.py --feedback-file ~/.openclaw/workspace/.learnings/skill-feedback.jsonl --skill my-skill --json + 运行 python3 {baseDir}/scripts/replay/run_replay_eval.py --skill-dir ./generated-updates/my-skill --skill my-skill --json + 夜间审查 + Somnia 现在作为自己的技能进行打包，用于计划维护。这些兼容性命令仍可从 Skill Forge 获得： + 运行 python3 {baseDir}/scripts/nightly_skill_review.py --scope managed --propose-updates --replay hidden --update-install plan --json + 安装 macOS 每日睡眠时间表，默认为 03:00 本地时间： + 运行 python3 {baseDir}/scripts/schedule_nightly_review.py --hour 3 --minute 0 --scope managed --propose-updates --update-install plan --apply --json + 使用 --telegram-report 和 --env-file ~/.openclaw/skill-forge.env，当计划运行应发送摘要报告到 Telegram 时。环境文件应定义 TELEGRAM_BOT_TOKEN 和 TELEGRAM_CHAT_ID。 + 卸载或回滚生成的技能： + 运行 python3 {baseDir}/scripts/propose_skill_install.py my-skill --uninstall --apply + 运行 python3 {baseDir}/scripts/propose_skill_install.py my-skill --uninstall --restore-backup --apply + 完整管道 + 一次性操作： + 运行 python3 {baseDir}/scripts/forge_pipeline.py --source ~/.openclaw/workspace/.learnings/FEATURE_REQUESTS.md --source ~/.openclaw/workspace/.learnings/ERRORS.md --output ./generated --eval hidden --json + 通过 Telegram 请求安装： + 导出 TELEGRAM_BOT_TOKEN="..." + 导出 TELEGRAM_CHAT_ID="..." + 运行 python3 {baseDir}/scripts/forge_pipeline.py --source ~/.openclaw/workspace/.learnings/FEATURE_REQUESTS.md --source ~/.openclaw/workspace/.learnings/ERRORS.md