Skill Discovery#

根据用户意图发现并推荐匹配的 skill。默认仅推荐，需用户确认后才会安装。

何时使用#

适用场景：

• 用户请求帮助完成某个任务，且可能已有现成的 skill 方案
• 用户表达了扩展能力的需求（如"怎么部署"、"帮我写测试"）
• 用户提到了特定领域的工具需求（设计、测试、部署等）
• 用户明确询问"有没有 skill 可以..."、"找个工具帮我..."

工作流程#

1. 分析用户输入 — 理解意图，识别目标领域
2. 搜索 skills.sh + ClawHub — 并行搜索两个注册表，合并去重结果
3. 质量验证 — 检查安装量和来源可信度
4. 推荐最佳匹配 — 返回推荐结果和安装命令，由用户确认后执行安装

安全说明: 默认运行在推荐模式（dry-run），不会自动安装任何 skill。 只有调用方显式传入 { dryRun: false } 时才会执行实际安装。 OpenClaw hook 始终使用推荐模式。

输入/输出#

输入: 用户自然语言文本（中文或英文）

输出（统一结构）:

javascript

{
  success: boolean,
  stage: 'analyze' | 'search' | 'select' | 'install',
  outcome: 'installed' | 'already_installed' | 'dry_run' | 'skipped' | 'failed',
  errorCode: string | null,   // 如 'NO_RESULTS'、'INSTALL_FAILED'
  skill: object | null,
  candidates: array,
  message: string
}

触发示例#

中文:

• "帮我部署到 Vercel"
• "有什么工具可以优化性能"
• "怎么写测试"
• "推荐一个数据处理工具"

英文:

• "find a skill for deploying"
• "help me with testing"
• "is there a skill for PDF parsing"
• "I need a tool for React optimization"

安全特性#

• 推荐模式默认: 默认 dry-run，不自动安装，需用户确认
• Shell 转义: 所有 CLI 参数转义防止命令注入
• 日志脱敏: sanitize() 递归遮蔽敏感字段（字段名匹配 token/secret/password/api_key/credential/authorization）和敏感值（ Bearer/ sk-/ ghp_ 等模式），业务字段（installs/confidence/domain）保持原值。日志写入 $OPENCLAW_DIR/logs/skill-discovery-v3.json，可通过 OPENCLAW_DIR 环境变量自定义路径
• 卸载备份: 卸载的 skill 备份到 .trash/，保留 7 天
• 来源验证: 校验 skill 来源是否在可信 owner 列表中

支持语言#

• 中文：触发词 + 领域关键词（含负面模式排除避免误触发）
• 英文：触发词 + 领域关键词

覆盖领域#

DevOps、测试、设计、文档、代码质量、数据处理、图片处理、视频处理、性能优化、API/网络、数据库、AI/ML、安全、移动端、游戏

依赖#

• Node.js >= 18
• npx skills CLI（来自 skills.sh）
• clawhub CLI（可选，来自 clawhub.ai）

许可证#

MIT-0