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成本效益型技能选择器,用于最大化AI运营的投资回报率(增收降本版 v1.0.0)。适用于用户需要完成任务并希望获取最优技能组合的场景。

技能路由器( 增收降本版v1. 0.0)

功能概述

技能路由器( 增收降本版v1. 0.0)是一项面向实际任务的技能,主要用于智能技能选择器 - 用于增收降本的 AI 操作优化工具;自动选择并执行最优技能, Token 成本。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Skill Router(增收降本版 v1.0.0)

智能技能选择器 —— 面向增收降本的 AI 操作优化工具。

自动选择并执行最优技能,在保障输出质量的前提下,最小化 Token 成本。

适用场景

  • 用户希望完成某项任务,但不确定应使用哪个技能
  • 多个技能均可解决同一问题,需从中选出最优解
  • 希望在最大化质量的同时,最小化 Token 成本
  • 需要在安装前评估 clawhub.com 上的技能

工作流

1. 任务解析

分析用户请求,必要时将其拆解为原子级子任务。

2. 技能发现

检索候选技能:

  • 列出本地已安装技能:openclaw skills list
  • 在 clawhub.com 中搜索:clawhub search

3. 候选技能评估

对每个候选技能,从以下维度进行评分:

维度 权重 评估标准
质量/实用性 35% 用户评分、下载量、功能匹配度
Token 成本 30% 基于技能复杂度预估的输入/输出 Token 数量
安全性/可靠性 20% 代码审计结果、权限声明、更新频率、作者可信度
执行速度 15% API 响应时间、执行效率

综合评分算法:

final_score = (quality × 0.35) + (token_score × 0.30) + (security × 0.20) + (speed × 0.15)

4. 生成推荐方案

呈现 Top-3 排名选项:

  • 排名、技能名称、最终得分
  • 各维度得分分解
  • 预估 Token 消耗与执行耗时
  • 推荐理由
  • 安全评估摘要

5. 用户确认

等待用户执行以下任一操作:

  • 选择推荐项(1、2 或 3)
  • 请求查看某技能的详细信息
  • 取消或修改当前任务

6. 执行

确认后执行:

  • 若技能未安装:clawhub install
  • 使用原始用户请求执行该技能
  • 记录实际运行指标(Token 消耗、耗时等)并与预估值比对

安全评估

在推荐任何来自 clawhub 的技能前,须完成以下评估:

  1. 代码审查:检查是否存在可疑模式(如非预期网络调用、文件系统访问、凭据窃取行为)
  2. 权限分析:验证所申请权限是否与其声明功能严格匹配
  3. 作者验证:优先选择经认证作者或已有成熟生态的项目
  4. 更新频率:倾向选择近期有活跃更新的技能
  5. 社区信任度:参考用户评分、Issue 讨论活跃度、下载量等指标

一票否决的高危信号:

  • 所申请权限明显超出其功能描述所需范围
  • 包含混淆代码
  • 发起未经声明的网络调用
  • 长期无更新且社区参与度极低

Token 预估机制

Token 成本预估依据包括:

  • 技能描述的长度与复杂度
  • 历史使用数据(如可用)
  • 所需 API 调用次数
  • 输出格式的详尽程度(verbosity)

持续记录实际值与预估值差异,用于模型与策略的迭代优化。

脚本清单

  • scripts/evaluate_skill.py —— 对单个技能在全部维度上执行评分
  • scripts/search_clawhub.py —— 在 clawhub 中搜索并获取技能元数据
  • scripts/calculate_cost.py —— 预估 Token 消耗与执行耗时

参考文档

  • references/evaluation-rubric.md —— 详细评分细则
  • references/security-checklist.md —— 安全审计检查清单

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