版本: v0.1.0
定位: L0 入口层 - 技能发现与引导引擎
状态: 🆕 新创建
Skill Discoverer 是一款技能发现与引导工具,通过向量相似度匹配、任务类型分析、技能组合推荐,帮助用户快速找到合适的技能,并提供交互式使用引导。
核心价值:
场景类型示例问题技能发现「我想分析复杂问题,有什么技能推荐?」技能组合「如何编排多个技能完成复杂任务?」使用引导「第一次使用 first-principle-analyzer,如何开始?」学习路径「我想提升技能开发能力,应该学习哪些技能?」
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请帮我发现适合以下任务的技能:
任务:分析复杂技术架构问题
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请推荐技能组合来完成以下任务:
任务:从问题分析到报告生成的完整流程
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请引导我使用 first-principle-analyzer 技能
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我想提升技能开发能力,请规划学习路径
搜索方式:
搜索结果:
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搜索:问题分析
匹配技能:
1. first-principle-analyzer (相似度 0.92)
- 第一性原理分析器
- 适合:复杂问题深度分析
2. meta-cognition-assistant (相似度 0.78)
- 元认知助手
- 适合:认知过程分析
任务分类:
推荐算法:
javascript
推荐分数 = 任务匹配度×0.4 + 技能评分×0.3 + 使用频率×0.3
组合价值计算:
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组合价值 = Σ(单技能价值) + 协同效应
协同效应 = 联合使用频率 × 用户满意度 × 收入贡献
推荐示例:
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任务:从问题分析到报告生成
推荐组合:
1. first-principle-analyzer (问题分析)
2. meta-skill-weaver (流程编排)
3. copywriting (报告撰写)
4. pptx (演示文稿)
协同效应:1.5×
预计效率提升:+80%
引导流程:
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1. 技能介绍(30 秒)
- 技能定位
- 核心价值
- 适用场景
2. 快速开始(2 分钟)
- 基本用法
- 第一个示例
3. 进阶使用(5 分钟)
- 高级功能
- 最佳实践
4. 实战练习(10 分钟)
- 实际任务
- 即时反馈
维度目标证据改进方向T(技术深度)0.75向量搜索 + 推荐算法持续优化算法C(认知增强)0.70技能发现框架增加案例O(编排能力)0.85技能组合推荐生态协同E(进化能力)0.70使用反馈收集自动优化M(商业化)0.75引流技能,高转化用户增长U(用户体验)0.80交互式引导可视化增强平均****0.76-A 级
使用具体关键词而非模糊描述:
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✅ 好:「第一性原理 分析 架构」
❌ 差:「分析问题的技能」
描述完整任务流程而非单点:
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✅ 好:「从问题分析到报告生成的完整流程」
❌ 差:「分析问题的技能」
明确说明使用经验水平:
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✅ 好:「我是第一次使用,请详细引导」
❌ 差:「怎么用这个技能」
A: 使用关键词或语义描述任务类型,技能发现器会返回匹配的技能列表。
A: 技能组合基于协同效应计算,推荐联合使用频率高、用户满意度高的技能组合。
A: 目前仅支持核心技能(first-principle-analyzer, meta-skill-weaver 等),逐步扩展中。
A: 使用后可提供反馈,帮助优化推荐算法。
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skill-discoverer/
├── SKILL.md # 技能定义
├── README.md # 本文档
├── package.json # 项目配置
├── src/
│ ├── index.js # 主入口
│ ├── search.js # 向量搜索
│ ├── recommend.js # 推荐算法
│ └── guide.js # 使用引导
├── tests/
│ └── search.test.js # 搜索测试
└── examples/
└── usage.md # 使用示例
创建时间: 2026-04-07
最新版本: v0.1.0
ClawHub 上架: 待上架
维护者: 王的奴隶 · 严谨专业版
许可证: MIT
个人版: $49.9(永久使用 + 1 年更新)
商业版: $199.9(商业用途 + 优先支持)
企业版: $499.9(定制部署 + 培训)
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