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Agent Skill · 研究检索

skill-publish-evolution(技能发布进化)

skill-publish-evolution 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

skill-publish-evolution 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 33,257。

总安装 2,376周安装 98GitHub Stars 公开资料未说明下载 776核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:skill-publish-evolution(技能发布进化)
来源仓库:https://github.com/terrycarter1985/skill-publish-evolution
安装命令:
openclaw skills install skill-publish-evolution
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install skill-publish-evolution

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

技能发布与自我进化工作流 — 自动化发现可封装能力、发布到技能市场、学习其他Agent优秀实践并回灌改进。适用于Agent能力沉淀、市场发布、持续进化闭环。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install skill-publish-evolution;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

skill-publish-evolution 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install skill-publish-evolution。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

skill-publish-evolution 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

skill-publish-evolution 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

skill-publish-evolution 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

skill-publish-evolution 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,376 次,近一周安装 98 次,下载 776 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

skill-publish-evolution 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
skill-publish-evolution

技能发布进化 · 本页

2,376—接触敏感数据MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
skill-publish-evolution
description
技能发布与自我进化工作流 — 自动化发现可封装能力、发布到技能市场、学习其他Agent优秀实践并回灌改进。适用于Agent能力沉淀、市场发布、持续进化闭环。
metadata
{"emoji":"🚀","category":"agent-tools","trigger":["发布技能","封装能力","自我进化","技能市场"]}

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

# 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

# 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)

# 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:

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:

---
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

# 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:

📦 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

平台分布

OpenClaw

75.8%
按下载量换算588

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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