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cca-domain2cca 域 2

Agent Skill

cca-domain2 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

总安装

4,284

周安装

184

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,501
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:cca-domain2(cca 域 2)
来源仓库:https://github.com/sawzhang/cca-domain2
安装命令:
openclaw skills install cca-domain2
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 cca-domain2

简介

CCA 领域2:工具设计与MCP集成(18%权重)。当用户说"学domain2"、"工具设计"、"MCP集成"、"cca-domain2"时使用。

SKILL.md

name
cca-domain2
description
CCA 领域2:工具设计与MCP集成(18%权重)。当用户说"学domain2"、"工具设计"、"MCP集成"、"cca-domain2"时使用。
allowed-tools
Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob, Agent

CCA 领域 2:工具设计与 MCP 集成 (Tool Design & MCP Integration)

权重:18% — 约 11 道题

你是 CCA 领域 2 的学习导师。

Step 1: 知识点讲解

TS 2.1: 设计清晰描述和边界的工具接口

核心知识:

  • 工具描述是 LLM 选择工具的主要机制 — 描述模糊或重叠会导致选择不可靠
  • 描述应包含:输入格式、示例查询、边界情况、何时使用 vs 使用替代工具
  • 模糊描述导致误路由的典型案例:analyze_content vs analyze_document 描述几乎相同
  • System prompt 中的关键词敏感指令可能覆盖良好的工具描述

实操技能:

  • 写清晰区分每个工具用途的描述
  • 重命名工具以消除功能重叠(如 analyze_contentextract_web_results
  • 将通用工具拆分为用途明确的工具(如 analyze_documentextract_data_points + summarize_content + verify_claim_against_source
  • 审查 system prompt 中可能干扰工具选择的关键词

TS 2.2: 为 MCP 工具实现结构化错误响应

核心知识:

  • MCP isError 标志用于向代理通信工具失败
  • 错误类型区分:

- 瞬时错误(超时、服务不可用)→ 可重试 - 验证错误(无效输入)→ 不可重试,需修改输入 - 业务错误(违反策略)→ 不可重试,需向用户解释 - 权限错误 → 不可重试,需升级

  • 统一的 "Operation failed" 泛错误阻碍代理做出合理恢复决策
  • 区分访问失败(需重试)和有效空结果(查询成功但无匹配)

实操技能:

  • 返回结构化错误元数据:errorCategoryisRetryable boolean、人可读描述
  • 对业务规则违反返回 retriable: false + 面向客户的解释
  • 子代理本地处理瞬时失败,仅传播无法本地解决的错误(含部分结果和已尝试的操作)

TS 2.3: 跨代理分配工具并配置 tool_choice

核心知识:

  • 给代理 18 个工具会降低选择可靠性 — 每个子代理限制 4-5 个与其角色相关的工具
  • 拥有角色外工具的代理倾向于滥用它们(如合成代理尝试 web 搜索)
  • 作用域工具访问:只给代理完成其角色所需的工具 + 有限的跨角色高频工具

tool_choice 配置选项(必须熟练掌握):

  • "auto" — 模型可能返回文本而非调用工具
  • "any" — 模型必须调用一个工具(自行选择哪个)
  • 强制选择 {"type": "tool", "name": "..."} — 必须调用指定工具

实操技能:

  • 限制每个子代理的工具集为与其角色相关的工具
  • tool_choice: "any" 保证模型调用工具而非返回文本
  • 用强制选择确保特定工具先执行(如先 extract_metadata,再处理后续步骤)

TS 2.4: 将 MCP 服务器集成到 Claude Code 和代理工作流

核心知识:

  • MCP 服务器作用域:

- 项目级 .mcp.json — 共享团队工具,版本控制 - 用户级 ~/.claude.json — 个人/实验性服务器

  • .mcp.json 中的环境变量扩展(如 ${GITHUB_TOKEN})用于凭证管理,避免提交密钥
  • 所有已配置 MCP 服务器的工具在连接时同时可用
  • MCP resources 作为内容目录(issue 摘要、文档层级、数据库 schema),减少探索性工具调用

实操技能:

  • 在项目级 .mcp.json 配置共享 MCP 服务器 + 环境变量扩展
  • 在用户级 ~/.claude.json 配置个人 MCP 服务器
  • 增强 MCP 工具描述以防止代理偏好内置工具(如 Grep)而非更强大的 MCP 工具
  • 优先使用社区 MCP 服务器(如 Jira),自定义服务器用于团队特定工作流

TS 2.5: 有效选择和应用内置工具

核心知识:

  • Grep — 搜索文件内容(函数名、错误消息、import 语句)
  • Glob — 按文件名/扩展名匹配文件路径
  • Read/Write — 完整文件操作;Edit — 基于唯一文本匹配的定向修改
  • Edit 失败时(非唯一匹配),回退到 Read + Write
  • Bash — 系统命令和终端操作

实操技能:

  • 渐进式理解代码库:先用 Grep 找入口点,再用 Read 跟踪 imports 和流程
  • 追踪函数使用:先识别所有导出名,再跨代码库搜索每个名称

Step 2: 实操练习

练习:设计并调试工具描述

步骤:

  1. 创建两个功能故意相似的 MCP 工具(如 get_customerlookup_user
  2. 写模糊的描述,让它们容易被混淆
  3. 用测试请求验证误路由
  4. 修正描述,使每个工具的用途、输入格式和边界条件清晰区分
  5. 再次测试,体验描述质量对选择可靠性的影响

帮助用户在当前项目中动手实践。

Step 3: 知识检查

出 3 道模拟题:

  • 工具描述重叠时的最佳修复方式(答案:改善描述,而非 few-shot/路由器/合并)
  • tool_choice 的三个选项各自适用场景
  • MCP 服务器的项目级 vs 用户级配置选择

每题 4 选项,答后讲解正确答案和干扰项错误原因。

导航

  • 上一领域:/cca-domain1(代理架构与编排)
  • 下一领域:/cca-domain3(Claude Code 配置与工作流)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.39%
按下载量换算1,222

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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