🧭 技能路由枢纽#

核心问题：技能太多 → 路由成本高 → 选错技能 → OpenClaw变笨

解决方案：场景分桶 + 智能路由 + 失败学习

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核心问题：为什么技能太多反而变笨#

当OpenClaw有80+技能时：

• 每个请求都要在80个里选 → 决策成本高
• 路由错误率上升 → 选到不相关的技能
• 相关技能被稀释 → 真正需要的反而没被激活

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架构设计#

三步路由#

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用户请求 → 场景识别 → 桶内选Top3 → 激活技能

场景分桶#

桶（场景）核心技能Top3学术研究sci-paper-three-pass / literature-review三刀精修 / 文献搜索 / 论文摘要AI自我进化self-model / idle-learning / ai-consciousness-core自我建模 / 持续学习 / 置信度内容创作openclaw-novel-pipeline / caveman小说流水线 / 输出压缩短视频运营douyin-operations / xiaohongshu抖音运营 / 小红书代码开发coding-agent / cloudbase / github代码开发 / 建站 / GitHub图片处理baoyu-compress-image / baoyu-infographic图片压缩 / 信息图搜索查询find-skills / minimax-web-search技能搜索 / 网页搜索总结汇报summarize-pro总结摘要

每次只激活相关桶内的Top3技能，其他技能静默。

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失败学习机制#

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路由到技能A → 执行 → 失败/不好用
     ↓
记录失败 → 下次这个场景换技能B

• 每个场景维护一个"历史成功列表"
• 成功过的技能优先
• 失败的技能自动降权

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使用方式#

路由API#

python

from router import route, log_routing

result = route("ano想发一篇SCI论文")
# {'scene': '学术研究', 'selected_skills': ['sci-paper-three-pass', 'literature-review', ...], 'reason': '场景「学术研究」桶内Top3'}

# 任务完成后标记结果
log_routing("ano想发一篇SCI论文", "学术研究", result['selected_skills'], outcome="success")

手动路由#

bash

python3 /root/.openclaw/workspace/skills/skill-router/router.py "ano想精修论文"

查看路由历史#

bash

python3 /root/.openclaw/workspace/skills/skill-router/router.py "查路由" --learn

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关键文件#

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skill-router/
  router.py         # 路由核心逻辑
  routing_log.jsonl # 路由历史（成功/失败）
  skill_buckets.json # 场景桶配置

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与skill-recommender的关系#

• skill-recommender：基于关键词的推荐，返回Top5
• skill-router：基于场景桶的路由，每次只激活Top3

两者配合：Router确定桶和Top3 → Recommender在Top3内精确匹配

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技能版本: v1.0.0

基于: ano原创skill-router架构

创建时间: 2026-05-02