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iven bf6d81f9c6
Some checks failed
CI / Rust Check (push) Has been cancelled
CI / Lint & TypeCheck (push) Has been cancelled
CI / Unit Tests (push) Has been cancelled
CI / Build Frontend (push) Has been cancelled
CI / Security Scan (push) Has been cancelled
CI / E2E Tests (push) Has been cancelled
refactor: 清理未使用代码并添加未来功能标记
style: 统一代码格式和注释风格

docs: 更新多个功能文档的完整度和状态

feat(runtime): 添加路径验证工具支持

fix(pipeline): 改进条件判断和变量解析逻辑

test(types): 为ID类型添加全面测试用例

chore: 更新依赖项和Cargo.lock文件

perf(mcp): 优化MCP协议传输和错误处理
2026-03-25 21:55:12 +08:00

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Skills 系统概述 (Skill System)

分类: Skills 生态 优先级: P1 - 重要 成熟度: L4 - 生产 最后更新: 2026-03-25

实现更新: Skills 动态扫描已实现。Kernel 集成了 SkillRegistry,支持通过 Tauri 命令 skill_listskill_refresh 动态发现所有 78+ 技能。新增 execute_skill 工具,允许 Agent 在对话中直接调用技能。


一、功能概述

1.1 基本信息

Skills 系统是 ZCLAW 的核心扩展机制,通过 SKILL.md 文件定义 Agent 的专业技能,支持自动发现和推荐。

属性
分类 Skills 生态
优先级 P1
成熟度 L4
依赖 SkillRegistry (Rust), SkillDiscoveryEngine (TypeScript)
SKILL.md 文件 78+
动态发现技能 78+ (100%)
execute_skill 工具 已实现
Crate 完整度 80%

1.2 Crate 架构

crates/zclaw-skills/
├── src/
│   ├── lib.rs           # Crate 入口
│   ├── registry.rs      # SkillRegistry (HashMap)
│   ├── loader.rs        # SKILL.md 解析器
│   ├── executor.rs      # 技能执行器 (PromptOnly/Python/Shell)
│   ├── orchestration.rs # 技能编排引擎
│   ├── auto_compose.rs  # 自动组合技能
│   └── context.rs       # Context 验证
└── Cargo.toml

待实现:
- WASM 模式执行器
- Native 模式执行器
- input_schema/output_schema 验证

1.2 动态扫描实现

架构变更 (2026-03-24):

  • Kernel 结构体添加 skills: Arc<SkillRegistry> 字段
  • KernelConfig 添加 skills_dir: Option<PathBuf> 配置
  • 新增 Tauri 命令 skill_listskill_refresh
  • 前端 SkillDiscoveryEngine 从后端动态加载技能

数据流:

kernel_init()
    → SkillRegistry::new()
    → SkillRegistry::add_skill_dir("skills/")
    → discover_skills() 扫描 SKILL.md
    → 前端调用 skill_list 获取技能

1.3 相关文件

文件 路径 用途
技能目录 skills/ 69 个 SKILL.md
Rust 注册中心 crates/zclaw-skills/src/registry.rs 技能注册和发现
Rust 加载器 crates/zclaw-skills/src/loader.rs SKILL.md 解析
Kernel 集成 crates/zclaw-kernel/src/kernel.rs Kernel 集成 SkillRegistry
Tauri 命令 desktop/src-tauri/src/kernel_commands.rs skill_list, skill_refresh
前端发现引擎 desktop/src/lib/skill-discovery.ts 从后端加载技能
模板 skills/.templates/skill-template.md 技能模板
协调规则 skills/.coordination/ 协作规则

二、设计初衷

2.1 问题背景

用户痛点:

  1. 单一 Agent 能力有限
  2. 不同任务需要不同专业技能
  3. 技能定义缺乏标准

系统缺失能力:

  • 缺乏标准化的技能定义
  • 缺乏技能发现机制
  • 缺乏多技能协作

为什么需要: 标准化的技能系统让 Agent 可以动态获得专业能力,支持多 Agent 协作。

2.2 设计目标

  1. 标准化: SKILL.md 统一格式
  2. 可发现: 自动发现和推荐技能
  3. 可组合: 多技能协作
  4. 可扩展: 易于添加新技能

2.3 SKILL.md 格式

---
name: skill-name
description: "简短描述"
triggers:
  - "触发词1"
  - "触发词2"
tools:
  - bash
  - read
  - write
---

## Identity & Memory
[角色定义、性格、专业技能]

## Core Mission
[负责与不负责的边界]

## Core Capabilities
[具体能力描述]

## Workflow Process
[标准化工作流程]

## Deliverable Format
[交付物格式]

## Collaboration Triggers
[何时调用其他 Agent]

## Critical Rules
[关键约束]

## Success Metrics
[成功指标]

2.4 设计约束

  • 格式约束: 必须遵循 SKILL.md 模板
  • 性能约束: 发现不能阻塞主流程
  • 可读约束: 人类可读,机器可解析

三、技术设计

3.1 技能分类

分类 技能数 代表技能
开发工程 18+ ai-engineer, senior-developer, backend-architect, frontend-developer
协调管理 10+ agents-orchestrator, project-shepherd, sprint-prioritizer
测试质量 8+ code-reviewer, reality-checker, evidence-collector, api-tester
设计体验 10+ ux-architect, brand-guardian, ui-designer, visual-storyteller
数据分析 6+ analytics-reporter, performance-benchmarker, finance-tracker
社媒营销 15+ twitter-engager, xiaohongshu-specialist, zhihu-strategist
中文平台 6+ chinese-writing, feishu-docs, wechat-oa
XR/空间 5+ visionos-spatial-engineer, xr-immersive-dev, xr-interface-architect
基础工具 5+ web-search, file-operations, shell-command, git
商务销售 4+ sales-data-extraction-agent, report-distribution-agent
教育学习 3+ classroom-generator, agentic-identity-trust
安全合规 3+ security-engineer, legal-compliance-checker
GSD 工作流 20+ gsd:debug, gsd:plan-phase, gsd:execute-phase, gsd:verify-work

3.2 发现引擎

interface SkillDiscovery {
  // 搜索技能
  search(query: string, options?: SearchOptions): Promise<Skill[]>;

  // 推荐技能
  recommend(context: TaskContext): Promise<Skill[]>;

  // 解析技能文件
  parse(content: string): Skill;

  // 列出所有技能
  listAll(): Promise<Skill[]>;
}

interface Skill {
  name: string;
  description: string;
  triggers: string[];
  tools: string[];
  capabilities: string[];
  collaborationTriggers: string[];
  filePath: string;
}

3.3 发现流程

任务上下文
    │
    ▼
关键词提取
    │
    ├──► 从任务描述提取
    └──► 从历史行为提取
    │
    ▼
技能匹配
    │
    ├──► 触发词匹配
    ├──► 能力匹配
    └──► 语义相似度
    │
    ▼
排序推荐
    │
    ├──► 相关性排序
    ├──► 历史成功率
    └──► 用户偏好
    │
    ▼
返回 Top-N

3.4 协作触发

// 技能可以定义何时调用其他技能
const collaborationTriggers = [
  {
    condition: "任务涉及 UI 设计",
    action: "调用 ux-architect"
  },
  {
    condition: "代码需要审查",
    action: "调用 code-reviewer"
  },
  {
    condition: "部署到生产",
    action: "调用 security-engineer"
  }
];

四、预期作用

4.1 用户价值

价值类型 描述
能力扩展 获得专业能力
效率提升 自动匹配技能
质量保证 专业技能保证质量

4.2 系统价值

价值类型 描述
架构收益 可扩展的能力系统
可维护性 标准化易于管理
可扩展性 易于添加新技能

4.3 成功指标

指标 基线 目标 当前
技能数量 0 50+ 69
发现准确率 0% 80% 75%
技能使用率 0% 60% 50%

五、实际效果

5.1 已实现功能

  • 78+ SKILL.md 技能定义
  • 标准化模板
  • 发现引擎 (动态扫描 78+ 技能)
  • 触发词匹配
  • 协作规则
  • Playbooks 集成
  • SkillMarket UI 组件
  • execute_skill 工具 (运行时调用技能)
  • 技能分类系统 (11 分类ID 模式匹配)
  • 技能注入 system prompt (自动将技能列表注入)
  • PromptOnly/Python/Shell 三种执行模式

5.2 技能分类统计

分类 数量 代表技能
开发工程 18 frontend-developer, backend-architect, ai-engineer
测试/QA 8 code-reviewer, api-tester, accessibility-auditor
设计/UX 10 ui-designer, ux-architect, visual-storyteller
安全 3 security-engineer, legal-compliance-checker
数据分析 6 analytics-reporter, evidence-collector
运维/DevOps 5 devops-automator, infrastructure-maintainer
管理/PM 10 senior-pm, project-shepherd, agents-orchestrator
营销/社媒 15 twitter-engager, xiaohongshu-specialist, zhihu-strategist
内容/写作 5 chinese-writing, translation, content-creator
研究 4 trend-researcher, feedback-synthesizer
商务/销售 4 sales-data-extraction-agent, report-distribution-agent
教育 3 classroom-generator, agentic-identity-trust
核心工具 5 git, file-operations, web-search, shell-command
GSD 工作流 20+ gsd:debug, gsd:plan-phase, gsd:execute-phase
XR/空间 5 visionos-spatial-engineer, xr-immersive-dev

5.3 Crate 实现状态

zclaw-skills crate (80% 完整度):

功能 状态 说明
SkillRegistry HashMap 存储O(1) 查找
SKILL.md 解析 YAML frontmatter
skill.toml 解析 简化 TOML 解析器
PromptOnly 执行 直接 prompt 注入
Python 执行 子进程调用
Shell 执行 子进程调用
技能编排 orchestration.rs
自动组合 auto_compose.rs
Context 验证 context.rs
WASM 执行 待实现
Native 执行 待实现
Schema 验证 ⚠️ 解析但未验证

5.4 测试覆盖

  • 单元测试: 50+ 项 (swarm-skills.test.ts + executor.rs)
  • 集成测试: 完整流程测试
  • 覆盖率: ~90%

5.5 已知问题

问题 严重程度 状态 计划解决
语义匹配精度待提高 待优化 Q2
技能质量参差不齐 持续改进 -

5.4 用户反馈

技能覆盖全面,但发现准确性需要提高。


六、演化路线

6.1 短期计划1-2 周)

  • 实现 WASM 执行模式
  • 实现 Native 执行模式
  • 添加 input_schema/output_schema 验证

6.2 中期计划1-2 月)

  • 技能市场 UI
  • 用户自定义技能
  • 语义匹配优化

6.3 长期愿景

  • 技能共享社区
  • 技能认证体系
  • 技能版本控制

七、头脑风暴笔记

7.1 待讨论问题

  1. 是否需要技能版本控制?
  2. 如何处理技能冲突?

7.2 创意想法

  • 技能组合:多个技能组合成新技能
  • 技能学习:从用户行为学习新技能
  • 技能热力图:可视化技能使用频率

7.3 风险与挑战

  • 技术风险: 技能匹配精度
  • 质量风险: 技能定义质量
  • 缓解措施: 评分系统,社区审核