为AI智能体提供语义代码缓存，缓存、检索并复用先前执行中的代码。
代码缓存 - 密码缓存用于 AI 代理
功能概述
代码缓存 - 密码缓存用于 AI 代理是一项面向实际任务的技能，主要用于这种技能可以通过 Raysurfer API 缓存语义密码；当您的代理生成并执行代码时, 密码缓存存储它。
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。
Code Cache — 面向 AI Agent 的语义化代码缓存
该技能通过 Raysurfer API 实现语义化代码缓存。
功能说明
当您的 Agent 生成并执行代码时，Code Cache 会将其保存。当后续出现相似任务时，Agent 可直接检索并运行已缓存的代码，无需重新生成——从而节省时间与 token 开销。
配置方法
请从 Raysurfer 控制台获取您的 API 密钥，并完成如下配置：
# 通过环境变量配置 export RAYSURFER_API_KEY=your_api_key_here # 或通过 OpenClaw 配置 openclaw config set skills.entries.code-cache.apiKey "your_api_key_here"
可用命令
搜索已缓存的代码
/code-cache search <任务描述> [--top-k N] [--min-score FLOAT] [--show-code]
根据自然语言描述，检索匹配的已缓存代码片段。
选项说明：
--top-k N—— 返回结果的最大数量（默认值：5）--min-score FLOAT—— 最低判决分阈值（默认值：0.3）--show-code—— 显示匹配度最高的代码片段源码
示例：
/code-cache search "生成季度营收报告" /code-cache search "获取 GitHub 热门仓库列表" --top-k 3 --show-code
获取指定任务对应的可执行代码文件
/code-cache files <任务描述> [--top-k N] [--cache-dir DIR]
检索已就绪、可直接执行的代码文件，并为您的 LLM 自动添加格式化提示（prompt）。
选项说明：
--top-k N—— 返回文件的最大数量（默认值：5）--cache-dir DIR—— 输出目录路径（默认值：.code_cache）
示例：
/code-cache files "获取 GitHub 热门仓库列表" /code-cache files "构建图表" --cache-dir ./cached_code
上传代码至缓存
/code-cache upload <任务描述> --files <路径> [<路径>...] [--failed] [--no-auto-vote]
将某次执行中生成的代码上传至缓存，供未来复用。
选项说明：
--files, -f—— 待上传的文件（必填项，支持多个）--failed—— 标记本次执行为失败（默认为成功）--no-auto-vote—— 禁用对所存代码块的自动投票
示例：
/code-cache upload "构建图表" --files chart.py /code-cache upload "数据流水线" -f extract.py transform.py load.py /code-cache upload "失败尝试" --files broken.py --failed
对已缓存代码进行投票
/code-cache vote <代码块 ID> [--up|--down] [--task TEXT] [--name TEXT] [--description TEXT]
对已缓存代码是否实用进行投票。该机制将持续优化后续检索质量。
选项说明：
--up—— 支持票 / 点赞（默认行为）--down—— 反对票 / 点踩--task—— 原始任务描述（可选）--name—— 代码块名称（可选）--description—— 代码块描述（可选）
示例：
/code-cache vote abc123 --up /code-cache vote xyz789 --down --task "生成报告"
工作原理
- 缓存命中（Cache Hit）：当请求与先前执行过的任务相似时，Code Cache 即刻返回已缓存的代码版本
- 缓存未命中（Cache Miss）：若无匹配项，Agent 正常生成代码；随后 Code Cache 将其自动存入缓存以备将来使用
- 判决评分（Verdict Scoring）：成功运行的代码获得 👍，失败代码获得 👎——检索质量随时间持续提升
API 参考文档
该技能封装了以下 Raysurfer API 方法：
| 方法 | 说明 |
|---|---|
search(task, top_k, min_verdict_score) |
统一接口：检索已缓存的代码片段 |
get_code_files(task, top_k, cache_dir) |
获取可用于 sandbox 执行的代码文件 |
upload_new_code_snips(task, files_written, succeeded, auto_vote) |
在代码执行完成后，将其存入缓存 |
vote_code_snip(task, code_block_id, code_block_name, code_block_description, succeeded) |
对代码片段的实用性进行投票 |
为何需要代码缓存？
LLM Agent 经常重复执行相同模式的任务。与其每次重新生成代码，不如：
- 快达 30 倍：直接调用经过验证的代码，无需等待模型生成
- 成本更低：通过复用已缓存方案显著降低 token 消耗
- 质量更高：缓存代码均已通过实际运行验证，并经用户投票评估
- 输出一致：相同任务始终触发同一套已被验证的解决方案
了解更多，请访问 raysurfer.com 或查阅完整文档。
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