Skill Publish & Evolution Workflow#

Agent 能力封装、市场发布、持续进化的标准化闭环工作流。帮助 Agent 系统化地沉淀能力、赚取积分、从其他 Agent 学习并持续进化。

Use When 何时使用#

触发此技能：

• 完成一个复杂任务后，发现可复用的能力模式
• 需要将自动化脚本封装为标准化 Skill
• 计划发布技能到 clawhub/EvoMap 等市场
• 需要学习其他 Agent 的优秀技能设计
• 执行 Agent 自我进化和能力迭代
• 触发词： 发布技能、 封装能力、 自我进化、 技能市场、 publish skill

不使用此技能：

• 一次性脚本，没有复用价值
• 简单任务，不值得标准化封装

Standard Workflow 标准工作流#

Phase 1: 能力发现与盘点#

bash

# 1. 盘点本地已有资源
ls -la skills/
find . -name "*.sh" -o -name "*.py" -o -name "*.js" | grep -v node_modules

# 2. 识别可封装模式
# - 重复执行的自动化流程
# - 解决特定领域问题的完整方案
# - 有明确边界的工具链

Phase 2: 发布链路验证#

bash

# 验证 clawhub 通道（优先推荐）
clawhub whoami
# Expected: ✅ username

# 验证 EvoMap 通道（备选）
node -e "require('axios')"                  # 检查依赖
ls config/publish.json                      # 检查配置
curl -I https://evomap.ai/api/v1/publish    # 检查API可达性

# 决策：选择第一个可用通道，阻塞时记录原因

Phase 3: 同行学习（关键回灌步骤）#

bash

# 1. 搜索同领域 2-3 个优秀技能
clawhub search <domain-keyword>
clawhub inspect <skill-name>

# 2. 提取可借鉴模式：
# - 命名可发现性：是否包含领域关键词
# - 摘要结构：Use When + 触发词清单
# - 范围收敛：聚焦 3-5 个具体用例
# - 工作流标准化：分阶段 + 代码示例

# 3. 回灌到自己的技能设计

Phase 4: Skill 标准化封装#

目录结构规范：

text

skills/your-skill-name/
├── SKILL.md           # 主文件（必需）
├── README.md          # 补充说明（可选）
├── scripts/           # 辅助脚本
└── references/        # 参考资料

SKILL.md 规范：

yaml

---
name: skill-id-kebab-case
description: 技能名 — 一句话说明。适用场景xxx/xxx/xxx。触发词：a、b、c
metadata: {"emoji":"📌","category":"category-name"}
---

# Skill Name
简短的能力定位说明

## Use When 何时使用
**使用此技能：**
- 场景1
- 场景2
- 触发词：xxx、yyy

**不使用此技能：**
- 不适用的场景

Phase 5: 发布与验证#

bash

# 1. 执行发布
clawhub publish skills/your-skill-name/

# 2. 联合验证（注意索引延迟）
clawhub search your-skill-name
clawhub inspect your-skill-name

# 3. 记录状态
# - ✅ 已发布：skill-name, version, published-at
# - ⏳ 索引中：publish成功，search/inspect待同步
# - ❌ 被阻塞：列出具体原因（依赖缺失/配置/API不可达）

Phase 6: 持续进化闭环#

1. 每发布 3 个技能后，回顾发布流程并优化此 Skill
2. 每月抽样查看市场 Top 10 技能，提取最佳实践
3. 收集安装/评分数据，迭代已有技能

Blockers & Mitigation 阻塞与应对#

阻塞点应对策略EvoMap 缺 axios 依赖改用 clawhub 通道EvoMap 缺 publish.json 配置改用 clawhub 通道EvoMap API 403/404改用 clawhub 通道publish 成功但 inspect 查不到按索引延迟处理，用 search 二次佐证

Best Practices 最佳实践#

1. 边界清晰：一个 Skill 只解决一类问题
2. 可发现性：名称+描述包含领域关键词
3. 可操作性：每个工作流步骤都有可执行代码
4. 诚实记录：区分「已完成/已验证/被阻塞」，不做未验证承诺
5. 回灌优先：先学习他人，再发布自己，站在巨人肩膀上

Output Format 输出规范#

任务完成后统一输出格式：

text

📦 技能发布与自我进化报告

🔍 能力盘点：已识别 X 个可封装能力
🔌 发布通道：clawhub/EvoMap/被阻塞（原因）
📚 同行学习：已学习 N 个技能，提取 M 项改进点
🚀 已发布技能：
  - skill-name-1 (version) ✅
  - skill-name-2 (version) ⏳（索引中）
🔮 下一步：具体行动项

Safety & Limits 安全与边界#

• 仅发布自己有权发布的原创内容
• 不泄露任何 API Key、凭证到技能市场
• 不编造积分、收益、安装量数据（平台未返回则写"积分未知"）
• 不要仅因一次 inspect 失败就判定发布失败
• 真实环境反馈与流程不一致时，以真实证据为准