技能锻造（Skill Forge）

skill-forge 使用此技能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 "安全加固"。核心工作 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。生成一个具有可用 SKILL.md、agents/openai.yaml 和特定资源的候选技能文件夹。验证和评分候选项，然后提出安装。运行隐藏的烟雾评估和代理配置授权，然后确认安装。记录后续使用的反馈，并提出审查更新，而不是直接修改已安装的技能。提供 Somnia 运行时，用于定期夜间审查，以找到具有错误、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 缺失功能 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。使用特定资源为候选技能创建框架。验证候选项并检查评分、警告和参考。运行隐藏的烟雾评估，而不将模拟案例暴露给用户。提出安装，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。在定期审查期间，编写摘要报告，并可选地提出更新，而不暴露隐藏的评估细节。当存在重放案例时，在批准演化候选项之前运行重放评估。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 只有当模式是：重复的 足够广泛以重用 结构化足够以记录 比一次性提示更稳定 时，才创建技能。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 仅在候选项经过审查后使用 --apply。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 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打包，用于定期维护。这些兼容性命令仍可从 Skill Forge 获得：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：python3 {baseDir}/scripts/schedule_nightly_review.py \ --hour 3 \ --minute 0 \ --scope managed \ --propose-updates \ --update-install plan \ --apply \ --json 当定期运行应向 Telegram 发送摘要报告时，使用 --telegram-report 和 --env-file ~/.openclaw/skill-forge.env。环境文件应定义 TELEGRAM_BOT_TOKEN 和 TELEGRAM_CHAT_ID。卸载或回滚生成的技能：python3 {baseDir}/scripts/propose_skill_install.py my-skill --uninstall --apply python3 {baseDir}/scripts/propose_skill_install.py my-skill --uninstall --restore-backup --apply 完整管道 对于一次性操作：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 询问安装：export TELEGRAM_BOT_TOKEN="..." export TELEGRAM_CHAT_ID="..." python3 {baseDir}/scripts/forge_pipeline.py \ --source ~/.openclaw/workspace/.learnings/FEATURE_REQUESTS.md \ --source ~/.openclaw/workspace/.learnings/ERRORS.md \ --output ./generated \ --eval hidden \ --json