skill-pilot（技能飞行员） Skills下载安装命令和教程

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-pilot（技能飞行员）
来源仓库：https://github.com/namechenxinyu/skill-pilot
安装命令：
openclaw skills install skill-pilot
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-pilot

简介

skill-pilot 自适应调度引擎动态选择最优技能执行路径。

具备环境感知与用户偏好学习能力提升响应精准度。
支持多技能协同与执行结果智能合并输出能力。
路由决策依赖历史交互数据积累效果显著。skill-pilot 属于研究检索类 Skill，可作为该场景下的辅助能力补充。
建议初期手动指定种子技能加速学习收敛。

SKILL.md

name: skill-pilot
version: 0.4.6
description: >
required_env
optional_env
security_notes

SkillPilot - 智能技能调度引擎

"自适应技能调度，零侵入优化，让每个人都能适配最优执行链路"

版本: 0.4.6 定位: 通用技能调度优化框架 核心原则: 零侵入 · 自适应 · 可观测 · 可移植 新增功能: 双模式支持 + 安全修复 + 纯调度器重构

🎯 产品愿景

让 SkillPilot 成为通用的技能调度优化框架，帮助每个人根据自己的环境适配最优执行链路。

零侵入: 不修改其他技能，即插即用
自适应: 自动学习环境特点和用户偏好
可观测: 调度决策透明，性能数据可视
可移植: 配置可导出/导入，策略可分享
双模式: 默认模式快速执行，全量模式对比优化

🚀 双模式说明

默认模式 (default) - 自动触发

触发条件: 输入内容不包含"全量"、"full"、"对比"等关键词

特点: 快速执行，使用默认工具，简洁输出

用户输入：伊朗最新战况
输出：直接显示结果 + 来源

行为:

使用预设的默认工具
单次执行，快速返回
直接输出查询结果和来源
记录执行表现用于后续优化

全量模式 (full) - 手动触发

触发条件: 输入内容包含"全量"、"full"、"对比"等关键词，或显式指定 mode="full"

特点: 对比优化，自动选择最优

用户输入：SkillPilot 全量模式 伊朗最新战况
输出：工具对比报告 + 最佳结果 + 自动优化

行为:

使用该类别所有工具并行执行
对比所有工具的结果
评估结果质量（内容长度、信息密度等）
自动将表现最好的工具设置为新的默认工具
返回详细对比报告

适用场景:

重要任务，需要确保最佳结果
新环境，需要探索最优工具
定期运行，持续优化默认选择

模式对比

维度	默认模式	全量模式
触发	自动（无关键词）	手动（含关键词）
执行工具	1 个（默认）	N 个（所有同类）
执行速度	快	较慢
输出	简洁（结果 + 来源）	详细（对比报告）
自动优化	❌	✅
适用场景	日常查询	重要任务/探索优化

🏗️ 架构设计

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    SkillPilot Core                       │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐     │
│  │ 环境探测层   │  │ 用户偏好层   │  │ 历史学习层   │     │
│  │ Environment │  │ Preference  │  │  Learning   │     │
│  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘     │
│         └────────────────┼────────────────┘             │
│                          ▼                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │         自适应路由决策引擎 (核心)                 │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘   │
│         │                │                │             │
│         ▼                ▼                ▼             │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐     │
│  │ 技能注册中心 │  │ 降级处理器   │  │ 可观测性     │     │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘     │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

📦 核心模块

1. 环境探测 (`environment.py`)

功能: 自动检测网络特性和技能可用性

from scripts.environment import EnvironmentProbe

probe = EnvironmentProbe()
result = probe.probe_all(['multi-search-engine', 'exa-web-search-free'])

# 输出:
# - 区域：cn
# - 代理：否
# - 推荐配置：cn-no-proxy

预设配置模板:

模板	适用场景
`cn-no-proxy`	中国大陆无代理环境
`cn-with-proxy`	中国大陆有代理环境
`global`	海外环境

使用:

# 环境探测
python scripts/environment.py

# 查看推荐配置
python -c "from scripts.environment import EnvironmentProbe; p=EnvironmentProbe(); print(p.get_optimal_profile())"

2. 用户偏好 (`preference.py`)

功能: 让用户定义优化目标和约束条件

from scripts.preference import UserPreference

pref = UserPreference()
pref.optimization_goal = 'speed'  # speed | cost | quality | balanced
pref.budget_limit = 'free'
pref.save()

预设模式:

模式	说明
`speed`	极速模式，优先选择响应最快的技能
`cost`	经济模式，优先选择免费/低成本技能
`quality`	质量优先，优先选择质量最高的技能
`balanced`	平衡模式，速度/成本/质量平衡
`cn-optimized`	国内优化，针对中国大陆网络环境
`global-optimized`	全球优化，针对海外网络环境

使用:

# 初始化配置 (选择模板)
python scripts/preference.py init balanced

# 查看当前配置
python scripts/preference.py show

# 查看模板
python scripts/preference.py template speed

3. 历史学习 (`learning.py`)

功能: 从历史执行记录中学习最优调度策略

from scripts.learning import ExecutionHistory

history = ExecutionHistory()

# 分析某类别的最优技能
pattern = history.analyze_pattern('search')
print(f"最优技能：{pattern['best_skill']}")
print(f"成功率：{pattern['success_rate']*100:.1f}%")

# 学习所有模式
patterns = history.learn_patterns()

学习维度:

按类别 (search/fetch/summarize)
按环境 (cn/global)
按技能表现 (成功率/响应时间)

使用:

# 查看统计
python scripts/learning.py stats

# 分析某类别
python scripts/learning.py analyze search

# 运行学习算法
python scripts/learning.py learn

# 获取推荐
python scripts/learning.py recommend search

4. 可观测性 (`observability.py`)

功能: 提供调度看板、性能报告和诊断工具

from scripts.observability import SchedulerDashboard

dashboard = SchedulerDashboard(history=history, environment=environment)

# 生成报告
report = dashboard.generate_report('text')
print(report)

# 保存报告
filepath = dashboard.save_report('markdown')

报告内容:

环境配置状态
技能表现统计
学习成果展示
优化建议

使用:

# 生成文本报告
python scripts/observability.py report

# 生成 Markdown 报告
python scripts/observability.py report markdown

# 保存报告
python scripts/observability.py save

# 查看技能健康状态
python scripts/observability.py health

🚀 快速开始

步骤 1: 环境探测 (1 分钟)

cd skills/skill-pilot
python scripts/environment.py

输出示例:

🔍 开始环境探测...
  → 探测网络环境...
  → 探测 3 个技能可用性...
  ✓ 推荐配置：cn-no-proxy

步骤 2: 设置用户偏好 (1 分钟)

# 使用平衡模式模板
python scripts/preference.py init balanced

步骤 3: 开始使用

SkillPilot 会自动:

根据环境选择最优配置
根据偏好调整路由权重
记录执行历史
学习优化模式

步骤 4: 查看报告 (可选)

# 每周查看一次
python scripts/observability.py report

📊 调度策略模板

中文搜索优化 (`strategies/search-cn.yaml`)

name: search-cn-optimized
applicable_when:
  category: search
  query_contains_chinese: true

routing:
  primary:
    - skill: multi-search-engine
      engines: [baidu, sogou, wechat]
  fallback:
    - skill: exa-web-search-free
    - skill: tavily-search

技术搜索优化 (`strategies/search-technical.yaml`)

name: search-technical-optimized
applicable_when:
  category: search
  is_technical_query: true

routing:
  primary:
    - skill: exa-web-search-free
      filters: [github, stackoverflow]
  fallback:
    - skill: multi-search-engine

反爬网站抓取 (`strategies/fetch-anti-bot.yaml`)

name: fetch-anti-bot-optimized
applicable_when:
  category: fetch
  is_anti_bot_url: true

routing:
  primary:
    - skill: scrapling-fetch
  fallback:
    - skill: web_fetch

🔧 配置说明

用户偏好配置 (`config/preference.yaml`)

# 优化目标
optimization_goal: balanced  # speed | cost | quality | balanced

# 预算限制
budget_limit: free  # free | low | medium | high

# 最低质量要求
quality_threshold: 0.7  # 0-1

# 超时时间
timeout_preference: 30  # 秒

# 区域偏好
region_preference: no-preference  # cn | global | no-preference

# 高级选项
advanced:
  allow_parallel: false
  max_fallback_depth: 3
  cache_enabled: true
  cache_ttl: 300

环境配置 (`profiles/*.yaml`)

见 profiles/ 目录下的模板文件。

📈 可观测性

调度报告

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│              SkillPilot 调度报告                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 生成时间：2026-03-17 07:00:00                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【环境配置】                                            │
│   区域：cn                                              │
│   代理：否                                              │
│   推荐配置：cn-no-proxy                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【技能表现】                                            │
│   追踪技能数：15                                        │
│   总调用次数：150                                       │
│   总体成功率：92.0%                                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【学习成果】                                            │
│   已学习模式：3 个                                       │
│   最后学习：2026-03-17 06:00                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 【优化建议】                                            │
│   1. 执行环境探测以获取最优配置建议                     │
│   2. 调用样本较少，继续使用以积累学习数据               │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

技能健康状态

技能健康状态
==================================================
multi-search-engine   ████████░░ 85 分 (成功率 92%, 响应 1200ms)
exa-web-search-free   ███████░░░ 72 分 (成功率 88%, 响应 800ms)
scrapling-fetch       ████████░░ 88 分 (成功率 95%, 响应 2000ms)

📚 参考资料

核心文档

references/capability-taxonomy.md - 能力分类体系
references/micro-routing-examples.md - 微路由示例
references/reminder-policy.md - 静默策略
references/resolution-order.md - 解决顺序

新增文档

references/environment-probe.md - 环境探测指南 (待创建)
references/strategy-guide.md - 策略选择指南 (待创建)

🎯 核心价值

用户类型	获得价值
个人用户	自动适配自己的网络环境，无需手动配置
团队共享	分享最优调度策略，新人快速上手
技能开发者	了解技能实际表现，针对性优化
高级用户	深度定制调度逻辑，极致优化

📝 更新日志

v0.2.0 (2026-03-17) - 自适应优化版

✅ 新增环境探测模块
✅ 新增用户偏好模块
✅ 新增历史学习模块
✅ 新增可观测性模块
✅ 新增调度策略模板
✅ 新增配置管理

v0.1.0 (2026-03-17) - 基础版

✅ 核心框架实现
✅ 技能注册中心
✅ 路由决策器
✅ 降级处理器
✅ 执行引擎
✅ 基础指标收集

🤝 贡献指南

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*作者：JARVIS* *许可：MIT* *最后更新：2026-03-17*

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

95.39%

按下载量换算2,871

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果，不能写成本站确认安全。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

GitHub 仓库

github.com

/namechenxinyu/skill-pilot

SKILL.md 来源

clawhub.ai